Workspace 3. 创建远程运算资源 4. 上传训练数据 5. 准备 training script 6. 把 training 任务提交到 Azure Machine Learning 1. 安装 Azure Machine Learning SDK 2. 连接到 Azure Machine Learning 的 Workspace 3. 创建远程运算资源 —— NC6 GPU IntelliSense • 调试 • 实时的协作开发 Azure Machine Learning extension for VS Code • 连接 AML 服务 • 管理 workspaces • 提交 experiments • 注册模型 • 部署 • 以及更多 VS Code 远程开发 • 允许开发者使用容器、远程机器（通过SSH）或者 WSL 作为开发环境进行开发。 作为开发环境进行开发。 • 发布于 PyCon US 2019 VS Code 远程开发 —— 容器 VS Code 远程开发 —— 远程机器 VS Code 远程开发 —— WSL 垃圾分类 垃圾分类的不同目标用户 • ToC: 微信小程序 • ToB: AI on the Edge ToC: 微信小程序 三种 Azure 的 AI 解决方案 Azure Machine Learning

（程序），比如 ls、cat、nano、ssh 等，这些命令我们在后面会用到。 使用 Git Git 是一个流行的版本控制工具，我们可以用它来记录程序源码和文件的变动情 况，或是在编程时进行多人协作，你可以把它看做一个优雅的代码变动备份工具。 如果你还不熟悉 Git 也没关系，可以先按照书中的命令去做，有时间再去了解原 理。现在要做的第一件事就是在你的电脑上安装 Git （可以执行 git GitHub、GitLab 或是 BitBucket 等平台上，可以更 方便的备份、协作和部署。这些托管平台作为 Git 服务器，你可以为本地仓库创建 远程仓库。 首先要注册一个 GitHub 账户，点击访问注册页面，根据指示完成注册流程。登录 备用。 设置 SSH 密钥 一般情况下，当推送本地改动到远程仓库时，需要输入用户名和密码。因为传输通 常是通过 SSH 加密，所以可以通过设置 key”按钮保存。 创建远程仓库 访问新建仓库页面（导航栏“+” - New repository），在“Repository name”处填写仓 库名称，这里填“watchlist”即可，接着选择仓库类型（公开或私有）等选项，最后 点击“Create repository”按钮创建仓库。 因为我们已经提前创建了本地仓库，所以需要指定仓库的远程仓库地址（如果还没 有创建，则可以直接将远程仓库克隆到本地）：

对 支持最好 Pants 1 诞生于推特 Pants 2 涅槃重生 由Toolchain赞助 人生苦短，我用Python 用户 JupyterLab 痛点：如何快速启动 痛点：如何分享、协作 痛点：如何管理依赖 开发者 (企业) Rikai by ETO.AI 痛点：Python/Java混合编程 痛点：多个Py子项目在一个仓库 开发者 （业余） SymPy plugin of Python with Pants 《青蛇》中的小青 / 《白蛇传》是国家级非物质文化遗产 个人：JupyterLab最佳实践 用户 JupyterLab 痛点：如何快速启动 痛点：如何分享、协作 痛点：如何管理依赖 模版工程 https://github.com/da-tubi/jupyterlab-best-practice 企业项目：多个子项目的Python代码仓库 模版工程 https://github com/da-tubi/pants-pyspark-subprojects • 可扩展 • 可复现 • 快 • 智能依赖 • 新建子项目简单 • 开发环境和生产环境一致 • 本地缓存（SaaS支持：远程缓存） • 只要没有import，就会智能排除 业余项目：如何分发用Python实现的插件 示例工程 https://github.com/texmacs/plugins-in-python

Notebook 最佳实践 最佳实践 最佳实践——项目管理 最佳实践——Git 增强（Git Graph） 最佳实践——Git 增强(Git Lens) 最佳实践——协作开发(VS Live Share) 最佳实践——远程开发(Remote Development) 提问时间 THANK YOU 二维码

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它 们的名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或 仅支持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相 同的方法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行 __getattribute__() 方法，这样 20 Chapter 2. 内置函数 The Python Library Reference, 发布 3.7.13 就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 --- list

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的 名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支 持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有 分 来 实 现 的， 例 如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样就能以 可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语 句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 --- list

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的 名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支 持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有 分 来 实 现 的， 例 如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样就能以 可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语 句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型—list, tuple

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的 名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支 持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有 分 来 实 现 的， 例 如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样就能以 可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语 句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型—list, tuple

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它 们的名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码 语言或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时 是作为显式加点属性查找的绑定过程的一部分来实现的，例如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样 就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 --- list

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它 们的名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码 语言或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时 是作为显式加点属性查找的绑定过程的一部分来实现的，例如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样 就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 --- list