Algostudio Community

Instalasi Jupyter Notebook Di Linux Tanpa User Root

Posted on 23 April 2020by Mahendra Data

Jika Anda sering menggunakan Google Colab, maka pasti sudah terbiasa menggunakan Jupyter Notebook. Jupyter Notebook adalah aplikasi web open source yang memungkinkan kita untuk membuat dan berbagi dokumen yang berisi kode program, text, visualisasi, dan komponen dokumen lainnya. Yang paling menarik adalah, kita bisa menuliskan kode program dan menjalankannya dalam dokumen yang sama.

Dalam tulisan ini, saya akan menunjukkan cara instalasi Jupyter Notebook dengan menggunakan Anaconda tanpa user root. Tujuannya nanti adalah kita bisa menggunakan Jupyter Notebook yang dapat digunakan untuk menjalankan program Python.

Instalasi Anaconda tanpa user root

Langkah pertama andalah melakukan instalasi Anaconda. Anda dapat melakukannya tanpa user root seperti yang sudah saya jelaskan pada artikel sebelumnya.

Membuat conda environments baru

Jalankan perintah berikut untuk membuat conda environments baru dengan nama jupyter.

$ conda create --name jupyter

Anda aka diminta melakukan konfirmasi proses instalasi.

Proceed ([y]/n)?

Tekan y lalu tekan ENTER untuk melakukan konfirmasi.

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate jupyter
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

conda environments baru dengan nama jupyter telah berhasil dibuat. Jalankan perintah berikut untuk mengaktifkannya.

$ conda activate jupyter

Prompt dari command line anda akan berubah. Kurang lebih seperti ini

(jupyter) saya@algostudio:~$

Instalasi Jupyter Notebook

Jalankan perintah berikut ini di dalam conda environments yang telah dibuat sebelumnya.

$ conda install -c conda-forge jupyterlab

Anda aka diminta melakukan konfirmasi proses instalasi.

Proceed ([y]/n)?

Tekan y lalu tekan ENTER untuk melakukan konfirmasi.

Menjalankan Jupyter Notebook

Bila komputer Anda menggunakan GUI

Jalankan Jupyter Notebook dengan perintah

$ jupyter notebook

Tab baru akan terbuka di browser anda dengan alamat http://localhost:8888/tree dan root directory yang terbuka akan sama dengan directory tempat Anda menjalankan perintah jupyter notebook. Berikut contoh tampilan Jupyter Notebook pada browser.

Gambar 1. Contoh tampilan Jupyter Notebook

Selesai, Jupyter Notebook sudah dapat digunakan di komputer Anda. Bila ingin mematikan Jupyter Notebook, kembalilah ke command line tempat anda menjalankan perintah jupyter notebook lalu tekan Ctrl+C. Sebuah pesan konfirmasi akan muncul.

The Jupyter Notebook is running at:
http://localhost:8888/?token=a09e55951acd598fa3428da676d1fbe5678a1712506ca673
 or http://127.0.0.1:8888/?token=a09e55951acd598fa3428da676d1fbe5678a1712506ca673
Shutdown this notebook server (y/[n])?

Tekan y lalu tekan ENTER untuk melakukan konfirmasi.

Bila komputer Anda menggunakan CLI

Bila komputer anda hanya menggunakan CLI, maka Jupyter Notebook harus dibuka menggunakan komputer lain yang memiliki browser berbasis GUI. Berikut adalah langkah-langkah untuk dapat mengakses Jupyter Notebook melalui browser komputer lain

Konfigurasi Jupyter Notebook

Jalankan perintah berikut untuk melakukan generate file konfigurasi

$ jupyter notebook --generate-config

Di layar akan muncul lokasi file konfigurasi yang telah dibuat.

Writing default config to: /home/saya/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

Bukalah file tersebut dengan text editor, lalu modifikasi baris

#c.NotebookApp.ip = 'localhost'

menjadi

c.NotebookApp.ip = '*'

lalu simpan perubahan tersebut.

Menjalankan Jupyter Notebook tanpa browser

Jalankan Jupyter Notebook dengan perintah

$ jupyter notebook --no-browser

Anda harus mengakses URL dan token yang muncul di layar CLI anda setelah menjalankan perintah perintah jupyter notebook. Contoh pesan yang muncul di layar adalah

To access the notebook, open this file in a browser:
  file:///home/dataq/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-12801-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
  http://thinkpad:8888/?token=c7bda8412d7e21ad9c7510a563616efb9ffcf8333da79f2c
or http://127.0.0.1:8888/?token=c7bda8412d7e21ad9c7510a563616efb9ffcf8333da79f2c

Bila IP komputer Anda dalah 192.168.56.101, maka anda dapat mengakses alamat http://192.168.56.101:8888/?token=c7bda8412d7e21ad9c7510a563616efb9ffcf8333da79f2c dari komputer lain.

Bila Anda tidak dapat membuka alamat tersebut, maka kemungkinan akses anda ditolak oleh firewall. Mintalah kepada system administrator untuk membuka port 8888 tersebut.

Menambahkan Package Baru

Ada beberapa cara menambahkan package ke dalam Jupyter Notebook Anda. Cara yang saya pilih adalah dengan menggunakan perintah conda install.

Berikut ada contoh langkah menambah package tensorflow ke dalam Jupyter Notebook yang berada di conda environments jupyter yang kita buat sebelumnya.

Bila Jupyter Notebook masih berjalan, tutup dengan menekan Crtl+C. Kemudian install tensorflow dengan perintah

$ conda install -c conda-forge tensorflow

Daftar conda package yang akan ditambahkan akan ditampilkan.

...

tensorflow         pkgs/main/linux-64::tensorflow-2.1.0-mkl_py37h80a91df_0

...

Proceed ([y]/n)?

Ketik y dan ENTER untuk melanjutkan proses instalasi. Setelah selesai, jalankan lagi Jupyter Notebook dengan perintah

$ jupyter notebook

Atau

# jupyter notebook --no-browser

Selamat mencoba mengunakan Jupyter Notebook di komputer Anda.

Programming

Realtime Chat dengan Html, Javascript dan Socket.io

Posted on 22 April 2020by Dhendik Dwi Prasetyo

Realtime Chat atau Realtime Data sering disebut dalam dunia programing adalah suatu hal akan sering digunakan dan sangat diperlukan. Dalam kesempatan ini kita akan membahas dan langsung mem praktik kan Realtime Data dengan Chat App.

Senjata yang akan kita gunakan adalah:

1. HTML

Sebuah bahasa markah yang digunakan untuk membuat sebuah halaman web. Platform umum yang sering digunakan sehingga akan mudah untuk di praktik kan.

2. Javascript

Javascript adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi dan dinamis. JavaScript biasanya digunakan untuk olah data secara Client ke server namun juga bisa sebagai server ke client. Disini Javascript akan berfungsi GET POST data dari client atau HTML.

3. Socket.io

Apa itu Socket.Io?
Socket.io ada suatu library dari Node.JS yang berfungsi untuk menjembatani realtime data, Namun jangan salah socket.io tidak hanya bisa digunakan di Node.js. Socket.io bisa digunakan di multiplatform dan yang Paling penting Gratis tanpa Batasan jumlah / Unlimited.

Silahkan Berkenalan dengan Socket.io Disini : https://socket.io/

Ayo kita praktikan secara langsung:

1. Buat file index.html.

2. Initialisasi dahulu package.json di terminal.

   $npm init

3. Install socket.io dalam depedencies

$ npm i socket.io

4. install nodemon dalam dependencies, nodemon berfungsi untuk menjalankan Server socket.io.

$npm i --save-dev nodemon

5. Set devStart di package.json untuk menjalankan server nodemon.

"devStart": "nodemon server.js"

{
  “name”: “socket.io”,
  “version”: “1.0.0”,
  “description”: “”,
  “main”: “index.js”,
  “scripts”: {
    “devStart”: “nodemon server.js”
  },
  “author”: “Dhendik”,
  “license”: “ISC”,
  “dependencies”: {
    “socket.io”: “^2.3.0”
  },
  “devDependencies”: {
    “nodemon”: “^2.0.3”
  }
}

6. Coding script di Index.html.

<!DOCTYPE html>
<html lang=“en”>
<head>
  <meta charset=“UTF-8”>
  <meta name=“viewport” content=“width=device-width, initial-scale=1.0”>
  <meta http-equiv=“X-UA-Compatible” content=“ie=edge”>
  <title>Realtime Chat</title>
  <script defer src=“http://localhost:3000/socket.io/socket.io.js”></script>
  <script defer src=“client.js”></script>
  <style>
    body {
      padding: 0;
      margin: 0;
      display: flex;
      justify-content: center;
    }
    #message-container {
      width: 80%;
      max-width: 1200px;
    }
    #message-container div {
      background-color: #CCC;
      padding: 5px;
    }
    #message-container div:nth-child(2n) {
      background-color: #FFF;
    }
    #send-container {
      position: fixed;
      padding-bottom: 30px;
      bottom: 0;
      background-color: white;
      max-width: 1200px;
      width: 80%;
      display: flex;
    }
    #message-input {
      flex-grow: 1;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <div id=“message-container”></div>
  <form id=“send-container”>
    <input type=“text” id=“message-input”>
    <button type=“submit” id=“send-button”>Send</button>
  </form>
</body>
</html>

7. Buat Server dahulu server.js untuk initialisasi socket.io.

const io = require(‘socket.io’)(3000)
const users = {}
// Register User yang baru Masuk ke server dan melakukan Join
io.on(‘connection’, socket => {
  socket.on(‘new-user’, name => {
    users[socket.id] = name
    socket.broadcast.emit(‘user-connected’, name)
  })
  socket.on(‘send-chat-message’, message => {
    socket.broadcast.emit(‘chat-message’,
{ message: message, name: users[socket.id] })
  })
  socket.on(‘disconnect’, () => {
    socket.broadcast.emit(‘user-disconnected’, users[socket.id])
    delete users[socket.id]
  })
})
 

8. Buat client dahulu client.js disini menggunakan Javascript untuk GET POST data di HTML.

const socket = io(‘http://localhost:3000’)
const messageContainer = document.getElementById(‘message-container’)
const messageForm = document.getElementById(‘send-container’)
const messageInput = document.getElementById(‘message-input’)
//Client script untuk register User Baru
const name = prompt(‘What is your name?’)
appendMessage(‘You joined’)
socket.emit(‘new-user’, name)
//Chat message client / User
socket.on(‘chat-message’, data => {
  appendMessage(`${data.name}: ${data.message}`)
})
//Chat message pertanda user baru join
socket.on(‘user-connected’, name => {
  appendMessage(`${name} connected`)
})
//Chat Message pertanda User disconnected
socket.on(‘user-disconnected’, name => {
  appendMessage(`${name} disconnected`)
})
//Event post untuk Submit Message
messageForm.addEventListener(‘submit’, e => {
  e.preventDefault()
  const message = messageInput.value
  appendMessage(`You: ${message}`)
  socket.emit(‘send-chat-message’, message)
  messageInput.value = ”
})
//Event get misal ada message Baru dari User Lain 
function appendMessage(message) {
  const messageElement = document.createElement(‘div’)
  messageElement.innerText = message
  messageContainer.append(messageElement)
}

9. Jalankan Server socket.io

$npm run devStart

10. Berikut Hasilnya. Gambar dibawah menunjukan simulasi chat dari 2 User yang berbeda dan bisa Realtime.

Gmbar ini menunjukan simulasi chat dari 2 User yang berbeda

Jika ingin mencoba sendiri Anda bisa Clone Git dan ikuti arahannya: https://gitlab.com/Sendok/realtimechat.git

Sekian artikel yg bisa dibuat semoga bermanfaat.

Wassalamualaikum.

Programming

Instalasi Anaconda Di Linux Tanpa User Root

Posted on 22 April 2020by Mahendra Data

Anaconda telah menjadi platform Python standar dalam bidang Data Science. Anaconda menyediakan berbagai packages yang berkaitan dengan Data Science seperti numpy, ternsorflow, matplotlib, dll. Saya pribadi lebih menyukai menggunakan Anaconda daripada package manager Python lainnya ketika membuat program yang berkaitan dengan Data Science.

Dalam tulisan ini saya akan memandu Anda dalam melakukan instalasi Anaconda dalam sistem Operasi Linux tanpa memerlukan hak akses user root. Dalam tulisan ini saya akan menggunakan Ubuntu Linux 18.04, namun secara umum cara instalasi ini akan sama di distribusi Linux lainnya.

Tulisan ini saya buat berdasarkan panduan di dokumentasi Anaconda dengan beberapa penyesuaian.

Unduh instalasi Anaconda

Langkah pertama adalah mengunduh instalasi Anaconda Python 3.7 versi 64 Bit (x86) pada alamat berikut https://www.anaconda.com/distribution/#linux, lalu simpan di directory home anda, misal /home/saya/anaconda.

Anda bisa mengunduhnya menggunakan perintah wget, misalnya

$ mkdir /home/saya/anaconda
$ cd /home/saya/anaconda
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

Pada contoh diatas, versi Anaconda yang saya unduh adalah 2020.02

Proses instalasi Anaconda

Jalankan perintah file instalasi tersebut. Berikut adalah contoh peirntah yang dapat anda gunakan untuk menjalankan file instalasi Anaconda versi 2020.02.

$ bash /home/saya/anaconda/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

Berikut ini adalah contoh tampilan awal proses instalasi. Anda akan diminta membaca license.

Welcome to Anaconda3 2020.02

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>

Tekan ENTER

===================================
End User License Agreement - Anaconda Individual Edition
===================================

Copyright 2015-2020, Anaconda, Inc.

All rights reserved under the 3-clause BSD License:

This End User License Agreement (the "Agreement") is a legal agreement between y
ou and Anaconda, Inc. ("Anaconda") and governs your use of Anaconda Individual E
dition (which was formerly known as Anaconda Distribution).

Subject to the terms of this Agreement, Anaconda hereby grants you a non-exclusi
ve, non-transferable license to:

  * Install and use the Anaconda Individual Edition (which was formerly known as
 Anaconda Distribution),
  * Modify and create derivative works of sample source code delivered in Anacon
da Individual Edition; and
  * Redistribute code files in source (if provided to you by Anaconda as source)
 and binary forms, with or without modification subject to the requirements set 
forth below.

--More--

Tekan Q.

Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>

Ketik yes lalu tekan ENTER.

Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/saya/anaconda3

  - Press ENTER to confirm the location
  - Press CTRL-C to abort the installation
  - Or specify a different location below

[/home/saya/anaconda3] >>>

Proses instalasi akan dilakukan ke dalam directory /home/saya/anaconda3. Tekan ENTER bila menyetujui lokasi instalasi.

. . .
Preparing transaction: done
Executing transaction: done
installation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>>

Ketik yes lalu ENTER untuk menjalankan proses conda init secara otomatis.

no change     /home/saya/anaconda3/condabin/conda
no change     /home/saya/anaconda3/bin/conda
no change     /home/saya/anaconda3/bin/conda-env
no change     /home/saya/anaconda3/bin/activate
no change     /home/saya/anaconda3/bin/deactivate
no change     /home/saya/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
no change     /home/saya/anaconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /home/saya/anaconda3/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /home/saya/anaconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /home/saya/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /home/saya/anaconda3/etc/profile.d/conda.csh
modified      /home/saya/.bashrc

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup, 
   set the auto_activate_base parameter to false: 

conda config --set auto_activate_base false

Thank you for installing Anaconda3!

=================================================================

Anaconda and JetBrains are working together to bring you Anaconda-powered
environments tightly integrated in the PyCharm IDE.

PyCharm for Anaconda is available at:
https://www.anaconda.com/pycharm

Proses instalasi selesai. Silahkan tutup dan buka kembali shell atau terminal yang Anda gunakan untuk melihat hasil instalasi. Berikut adalah contoh tampilan shell saya ketika saya buka kembali

(base) saya@algostudio:~$

(base) menandakan bahwa saat ini anda sedang menggunakan conda environments bernama base.

Membuat conda environments baru

Saya sangat menyarankan untuk membuat conda environments baru untuk program Data Science yang anda gunakan. Tujuannya adalah agar memudahkan dalam mengelola package yang kita gunakan dalam program tersebut. Karena terkadang kita memerlukan versi package yang spesifik untuk tiap program.

Berikut adalah contoh perintah untuk membuat conda environments baru bernama datascience.

$ conda create --name datascience

Berikut tampilan awal proses pembuatan conda environments.

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/saya/anaconda3/envs/datascience

Proceed ([y]/n)?

Tekan y untuk menyetujui pembuatan conda environment baru.

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate datascience
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

conda environments baru bernama datascience telah selesai dibuat. Jalankan perintah berikut ini untuk mengaktifkan conda environments tersebut.

$ conda activate datascience

Kini tampilan shell anda akan berubah sperti ini.

(datascience) saya@algostudio:~$

Silahkan membaca dokumentasi Anaconda ini untuk penjelasan lebih lanjut.

Instalasi conda package

Anda bisa mencari conda package yang anda perlukan di https://anaconda.org/anaconda/repo. Misalnya, tensorflow dapat anda temukan di https://anaconda.org/conda-forge/tensorflow.

Untuk melakukan instalasi tensorflow Anda cukup mengaktifkan conda environments tempat tensorflow tersebut akan Anda install, misalnya

$ conda activate datascience

Kemudian jalankan perintah

$ conda install -c conda-forge tensorflow

Daftar conda package yang akan ditambahkan akan ditampilkan.

...

tensorflow         pkgs/main/linux-64::tensorflow-2.1.0-mkl_py37h80a91df_0

...

Proceed ([y]/n)?

Ketik y dan ENTER untuk melanjutkan proses instalasi. Setelah selesai, tensorflow telah siap digunakan.

Menghapus conda environments

Untuk menghapus conda environments yang sudah tidak digunakan, misalnya datascience yang kita buat sebelumnya, kembalilah ke conda environments base (atau conda environments lain selain yang anda hapus) dengan perintah:

$ conda activate base

Lalu hapus conda environments dengan perintah:

$ conda remove --name datascience --all

Anda akan diminta melakukan konfirmasi penghapusanconda environments.

Proceed ([y]/n)?

Ketik y dan ENTER untuk melanjutkan proses penghapusan.

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

Proses penghapusan conda environment selesai.

Silahkan membaca dokumentasi Anaconda ini untuk penjelasan lebih lanjut.

Programming

Menambah IdentityUser Property di Identity ASP.Net Core

Posted on 20 April 2020by Andhika K Aufa

Identity pada ASP.Net Core ada untuk memudahkan kita menambahkan user dan mengatur user management pada website. Bahkan Identity sudah bisa menghandle TwoFactorAuthentication, ExternalLogins dll. Secara default, identity akan membuat user dengan bentuk model seperti berikut.

Bisa kita lihat IdentityUser hanya terdiri dari beberapa property dan tidak bisa kita ubah. Lalu bagaimana jika kita butuh untuk menambah property?

Data Science

Perbedaan Antara categorical_crossentropy dengan sparse_categorical_crossentropy

Posted on 20 April 2020by Mahendra Data

Apa itu loss function?

Dalam konteks optimization algorithm seperti yang digunakan dalam Convolutional Neural Network (CNN), Loss function adalah fungsi yang digunakan untuk menghitung kandidat sebuah solusi, misalnya weight dalam neural network. Loss function juga sering disebut dengan istilah objective function atau optimization score function.

Loss function merupakan satu dari 3 parameter yang harus ditentukan saat pembuatan model, misalnya model untuk CNN.

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam', 
              metrics=['accuracy'])

Apa perbedaan antara categorical_crossentropy dengan sparse_categorical_crossentropy?

categorical_crossentropy dan sparse_categorical_crossentropy sering kita lihat digunakan saat melakukan klasifikasi dengan banyak kelas (multiclass classification). Lalu apa perbedaannya?

Jawaban singkatnya adalah:

Jika kita menggunakan one-hot encoder dalam menyimpan label, maka gunakan categorical_crossentropy, misalnya data label anda berbentuk

[[1,0,0],
 [0,1,0],
 [0,0,1],]

Jika kita menggunakan integer dalam menyimpan label, maka gunakan sparse_categorical_crossentropy, misalnya data label anda berbentuk

[1,
 2,
 3,]

Saya sebelumnya telah membuat dua versi program CNN. Program yang pertama menggunakan categorical_crossentropy, yang kedua menggunakan sparse_categorical_crossentropy. Bila tertarik, silahkan membukanya tautan berikut ini:

—

Tulisan ini merupakan terjemahan bebas dengan sedikit modifikasi dari artikel ini.

Data Science

Misalnya bila kita ingin menambah kapasitas LV /dev/primary_vg/home_lv sebesar 2 GB, maka perintah yang dapat kita gunakan adalah

$ sudo lvextend -L +2G /dev/primary_vg/home_lv

Kemudian jalankan perintah

$ sudo resize2fs /dev/primary_vg/home_lv

untuk me-resize file system dalam partisi tersebut.

Instalasi Jupyter Notebook Di Linux Tanpa User Root

Instalasi Anaconda tanpa user root

Membuat conda environments baru

Instalasi Jupyter Notebook

Menjalankan Jupyter Notebook

Bila komputer Anda menggunakan GUI

Bila komputer Anda menggunakan CLI

Konfigurasi Jupyter Notebook

Menjalankan Jupyter Notebook tanpa browser

Menambahkan Package Baru

Realtime Chat dengan Html, Javascript dan Socket.io

Instalasi Anaconda Di Linux Tanpa User Root

Unduh instalasi Anaconda

Proses instalasi Anaconda

Membuat conda environments baru

Instalasi conda package

Menghapus conda environments

Menambah IdentityUser Property di Identity ASP.Net Core

Perbedaan Antara categorical_crossentropy dengan sparse_categorical_crossentropy

Apa itu loss function?

Apa perbedaan antara categorical_crossentropy dengan sparse_categorical_crossentropy?

Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Pemula versi CIFAR10

Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Pemula

Menambah Kapasitas Logical Volume