Публикации по теме 'streamlit'


Как запустить приложение Streamlit из Google Colab
Какой стресс иногда возникает при поиске идеального способа запуска вашего приложения Streamlit на локальном хосте с помощью Google Colab? Вот шаги, которые сработали для меня после серии проб и ошибок с использованием разных методов. Шаг 1. Создайте новую записную книжку и напишите файл app.py Первым шагом будет создание новой записной книжки и написание кода для вашего приложения, сохранение его как app.py с использованием кода %%write app.py в начале кода, и не забудьте..
Как создать галерею приложений Streamlit как единое веб-приложение
Визуализация данных Как создать галерею приложений Streamlit как единое веб-приложение Загрузите бесплатный шаблон, вставьте несколько приложений Streamlit, и все готово. Я немного поигрался со Streamlit и написал несколько экспериментальных приложений. Хотя я ими вполне доволен (пока они идут — это всего лишь простые примеры), ни один из них не достоин отдельной веб-страницы. Итак, как лучше всего представить галерею приложений, к которым можно получить доступ с одной..
Нативные приложения Snowflake — Простые CI/CD для приложений машинного обучения
Собственные приложения Snowflake позволяют разрабатывать приложения непосредственно на основе ваших данных в облаке Snowflake. С помощью собственных приложений вы можете создавать приложения, которые могут превосходить возможности традиционных инструментов бизнес-аналитики, сохраняя при этом высокие стандарты безопасности Snowflake. Поскольку нативные приложения все еще находятся на ранних стадиях разработки (в настоящее время все еще находятся в закрытой предварительной версии), не..
Прогнозирование цен на автомобили с помощью машинного обучения в Python — Портфолио проекта
Использование Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Streamlit и Streamlit Cloud Введение Оценка продажных цен автомобилей на аукционе — один из основных проектов по изучению данных, который может помочь вам создать хорошее портфолио. Прочитав эту статью, вы сможете получать различные данные об автомобилях с сайта автомобильных аукционов и прогнозировать цену этих автомобилей, используя различные типы алгоритмов линейной регрессии. Затраченные шаги Веб-скрейпинг сайта автомобильного..
Не переусердствуйте! II (проблема Каггла)
Горсть образцов В этом блоге мы можем увидеть сквозное решение (от анализа данных до развертывания) для проблемы не переобучать Kaggle . Оглавление Постановка задачи Подход первого разреза Исследовательский анализ данных Предварительная обработка и проектирование функций Моделирование различных подходов Сравнение моделей Развертывание с помощью Streamlit Ссылка Будущая работа Постановка задачи · Мы должны построить модель классификации без переобучения, используя 250..
Как развернуть существующий инструмент интерактивного дизайна с помощью Python Streamlit?
Несколько недель назад мы создали инструмент для интерактивного дизайна с помощью Javascript/HTML/css и пытаемся понять, как его можно разместить с помощью Python Streamlit. Мы собираемся перенести его на Python и загрузить на сервер Streamlit. Вот окончательный результат, попробуйте нажать на 00_Ouside, и таблица будет представлена ​​ниже. приложение · Streamlit Это приложение было создано в Streamlit! Ознакомьтесь с ним и посетите..
Прогнозирование энергоемкости сайта с помощью машинного обучения и развертывания в облаке Streamlit
Следуйте этой статье, чтобы создать сквозной проект по науке о данных для прогнозирования энергопотребления сайта. Введение Согласно отчету Международного энергетического агентства (МЭА), на жизненный цикл зданий от строительства до сноса приходилось 37% глобальных выбросов CO2, связанных с энергетикой и технологическими процессами, в 2020 году. Тем не менее, можно резко сократить потребление энергии. зданий с помощью сочетания простых в реализации исправлений и современных..