Colab不好用，有人花两年开发了一个新notebook，支持实时协作还更快

用过的人都说好。...

工具不好用就自己开发一个，「不将就」的开发者就是这么任性。

市场上现有的数据科学 notebook 工具都有很多痛点，比如版本控制、可复现性、协作体验等，与其他工具配合使用时也不太方便。

在这些痛点面前，大多数人选择将就，但还有人选择自己动手，Jakub 就是其中之一。为了解决上述痛点，Jakub 和他的同伴两年前就立志打造一个新的 notebook。如今，他们的成果终于问世。这款名叫 Deepnote 的数据科学 notebook 建立在 Jupyter 的生态系统之上，运行在云端，个人用户可以免费使用。

与其他 notebook 相比，Deepnote 有三大亮点：

• 首先是实时协作。为了实现这一点，Deepnote 默认在云端运行。每个 Deepnote notebook 都很容易共享（就像 Google Docs 一样），非技术用户理解起来也没有难度；
• 其次是界面。Jakub 等人重新设计了一个新的界面，以鼓励用户开展最佳实践、写出简洁的代码、定义依赖并创建可复现的 notebook。他们还创建了一个优秀的自动补全系统并添加了一个变量管理器；
• 最后是与其他服务的整合。Jakub 等人降低了 Deepnote 与其他服务整合的难度。他们的最终目的是创建一个与其他服务、数据库、ML 平台和 Jupyter 生态系统协作顺畅的 notebook。

和 Colab 一样，Deepnote 可以在浏览器上使用，支持 Windows、Mac、Linux、Chromebook 等各种平台和 Python、R、Julia 等语言。所有的更新都会立即保存。

与 Colab 相比，Deepnote 拥有以下优势：

• 实时协作；
• 整合（数据库、S3 bucket、环境变量）；
• 稳定（而且快得多）的文件系统；
• 硬件不会突然被关掉；
• 变量管理器；
• 可以和非技术人员共享的友好界面。

Jakub 等人刚刚发布了 Deepnote 的公开测试版，大家可以点击以下网址试用：https://deepnote.com/

在亲自测试之前，你可以先看看这个 demo 视频：

包括斯坦福大学、字节跳动、GitHub、NASA 在内的机构都已经试用过 Deepnote。目前，个人用户可以免费使用。从群众反馈上来看，用过的都说好。尽管还存在一些不足，不过据开发者回复，很多必备但未实现的功能都已经「在路上了」。现在用户可以通过 GitHub 或谷歌账户注册，但很快就能实现网站直接注册。「不错！比 mybinder 之类的快很多。」

接下来，我们来看下 Deepnote 的具体用法和特点。首先，用户可以通过在 Mac 系统上键入 cmd + P 命令或者 Windows 系统上键入 ctrl + P 命令来打开和关闭该命令平台。Deepnote 支持实时协作，用户可以与其他人共享项目。执行单元是对所有用户的执行，因为协作的用户之间共享同一个环境和内核。

Deepnote 提供了一个持续增长的本地集成库，简化了数据源与项目之间的连接过程。数据的轻松访问也是 Deepnote 的设计原则之一。Deepnote 提供了一种探索 notebook 中当前变量的简单方法。定义变量的单元格被执行之后，变量将显示在左侧栏中，并提供有关其类型和内容的信息。点击变量还能查看更多信息。

如果需要运行一些高级脚本、安装或其他任务，你可以使用左侧栏中的按钮（红箭头所指），直接在 Deepnote 中使用集成终端。

终端也是协作的，因此所有协作者都可以查看命令，除非你右键单击终端名称来关闭它。项目历史记录了一个项目中发生的所有事情。Deepnote 可以向你展示所有协作者的编辑记录。当然，要查看历史记录，你至少需要在项目中拥有编辑权限。目前，该功能还处于完善阶段。很长的 notebook 通常难以阅读。函数和变量的定义无处不在，因此我们有时候很难记住某个变量表示的含义。为此，Deepnote 提供了代码智能工具来帮助你管理复杂的代码。Deepnote 会向你展示函数文档、参数名，并帮助你跳转到函数定义，这样你就能聚焦于问题而不是代码。

自动补全

Deepnote 会在你敲代码的过程中展示出你可能想要使用的函数和变量名。如果提示框消失了，你还可以利用 Tab 键将它触发。函数文档和参数名

将鼠标悬停在一个函数上时，Deepnote 会向你展示这个函数的文档。在填写函数参数时，Deepnote 会显示与参数名称和位置有关的提示，这样你就能知道当前正在填写的什么参数。直达定义

想知道某个函数或变量是从哪儿来的吗？你只需要通过 Cmd + 单击函数 / 变量名就能直达定义。同时，如果你在按着 Cmd 的过程中将鼠标悬停在一个符号上，Deepnote 也会向你预览它的定义。

参考链接：https://docs.deepnote.com/features/real-time-collaborationJava工程师入门深度学习（二）：DJL推理架构详解

DJL是亚马逊推出的开源的深度学习开发包，它是在现有深度学习框架基础上使用原生Java概念构建的开发库。DJL目前提供了MXNet,、PyTorch和TensorFlow的实现。Java开发者可以立即开始将深度学习的SOTA成果集成到Java应用当中。

11月3日20:00，李政哲（AWS软件开发工程师）将带来线上分享，介绍DJL推理模块并结合具体场景讲解各模块使用方法，推理 API 的使用方法以及如何优化推理速度，如何部署在微服务、大数据服务以及移动端并搭配客户成功案例的讲解。

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