Anaconda编程开发是一款非常专业的编程开发工具,在这里适用范围非常广泛,触及各种金融、人工智能、web开发、云计算等多个方面,还有非常丰富的基础数据表,可以直接适配conda、python等依赖。Anaconda可以直接在多种系统直接运行,还能适配python2、python3等,安装方便的同时还能让python的编译器功能更加顺畅,无需单独下载各种配置,感兴趣的用户就下载试试吧。
1、开源;
2、conda包;
3、环境管理器;
4、1000+开源库;
5、安装过程简单;
6、免费的社区支持;
7、高性能使用Python和R语言;
8、Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本,其包含的科学包包括:conda、numpy、scipy、ipython notebook等。
1、Anaconda Enterprise 5
Anaconda Enterprise是一个企业级,安全且可扩展的数据科学平台,使团队能够管理数据科学资产,协作和部署数据科学项目。
使用Anaconda Enterprise,您可以执行以下操作:
开发:ML / AI管道在中央开发环境中,可从笔记本电脑扩展到数千个节点
管理:从笔记本电脑到集群的完整再现性,能够配置访问控制
自动化:在可扩展的基于容器的基础架构上进行模型培训和部署
2、Anaconda Distribution
开源Anaconda Distribution是在Linux,Windows和Mac OS X上执行Python / R数据科学和机器学习的最简单方法。全球有超过1100万用户,它是开发,测试和培训的行业标准。一台机器,使个别数据科学家能够:
快速下载1,500多个Python / R数据科学包
使用Conda管理库,依赖项和环境
使用scikit-learn,TensorFlow和Theano开发和训练机器学习和深度学习模型
使用Dask,NumPy,pandas和Numba分析具有可伸缩性和性能的数据
使用Matplotlib,Bokeh,Datashader和Holoviews可视化结果
Anaconda 本质上是一个软件发行版,包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项,支持Linux、Mac、Windwos系统,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。主要是安装方便,而python是一个编译器,如果不使用anaconda,那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好。
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