新的功能

• 更新镜像版本，Jupyter 默认支持 Jupyter Widgets
• openbayestool 支持 clear_metric 功能允许删除不再需要的自定义指标，见文档

修复

• 在账号退出后可能出现的崩溃报错

新功能

• 在容器中通过 import os; os.cpu_count() 将展示正确的资源个数
• JupyterLab 默认开启执行时间记录插件

新功能

• 所有的镜像里为 Conda 指定了默认的国内源，提升安装速度
• 支持将数据集的目录创建为一个新的数据集版本，见文档
• 调整了容器展示界面，优先展示最新一次执行的文件内容

• 允许公开自己的数据仓库 / 容器，见公开容器以及公开数据仓库
• 暴露 JupyterLab 的链接，方便与 VS Code、PyCharm 的集成

新功能​

• Jupyter 支持 SSH 协议连接，文档见 通过 ssh 连接运行中的 Jupyter 执行
• 命令行工具对 SSH 的支持，见文档 bayes-ssh
• 支持自定义头像上传，在「账户设置」下配置即可

修复与增强​

• 增加 Conda 环境初始化环境配置
• Conda 环境的文档更新，见 用 Conda 进行依赖管理
• 增加运行时环境的依赖信息，见 目前支持的运行时环境 以及相应的运行时文档，如 pytorch:1.2.0-py36-cpu
• 文件预览闪屏的 bug 修复

• Jupyter 中增加两个默认插件，Table of Content 以及 OpenBayes 的主题

修复与增强

• 新的自动调参文档，详见 hypertuning
• 页面部分表单重复提交问题的修复
• 增加计算资源计费的额外说明
• 增加对自动调参具体状态的解释，见 文档

• 命令行工具对数据合并的支持，见文档

修复与增强

• 修复 CPU 类型资源下 OpenCV 的报错
• 在 Jupyter 编辑器下集成命令行工具，见文档

新功能​

• 新的 Jupyter 界面，以更明确的方式展示当前容器的状态
• 增加新的镜像 Darknet

修复与增强​

• 用户的上传限制与当前的存储空间绑定，存储空间剩余越多，可上传的数据集规模越大

新功能​

• 增加了新的镜像
  • tensorflow-1.14
  • tensorflow-2.0.0beta
  • pytorch-1.0.1
  • pytorch-1.1.0
• 新增了大量的公开数据集

修复与增强​

• 不再允许在数据集、容器名字中使用中文字符， 这一开始可能会给大家带来困扰，但是会在未来提升命令行工具的友好度，中文描述可以放在容器、数据集的「描述」字段
• 更新对容器空闲的提醒文案，强调容器的负载超过 1% 那么容器将不会被关闭，详细信息请见 Jupyter 的自动关闭

• 在 Python 脚本执行模式下可以通过引入 openbayes_requirements.txt 添加额外的 Python 依赖，更新信息参见 运行时环境#安装 Python 类库

修复与增强

• 修改了「Jupyter 编辑器」判断容器为「空闲」状态的阈值，忽略因为 TensorBoard 等原因导致的低频 CPU
• 在使用「继续执行」时增加了更多的说明，强调「继续执行」为用户做了哪些工作，更多信息见 算力容器#继续执行
• 更新了文档，增加了 用 JupyterLab 运行 practicalAI 教程、数据集的版本、BayesGear 的执行记录、容器的输出 等内容
• 增加了 运行时环境 的介绍，说明了目前各个镜像中默认安装的依赖内容

新功能​

• Jupyter 超时关闭的配置：现在用户可以自主的选择 Jupyter 的超时关闭机制了，详情可以参考我们的 文档
• 通知渠道的设置：我们新增了通知信息的渠道设置，用户现在可以自主的选择通知渠道，详情请参考我们的 文档
• 应用顶部提供文档的搜索功能
• 容器内执行列表按照「状态」「类型」的筛选功能
• 新的 TensorFlow 1.13 的镜像提供
• 部分文档更新和补充

错误修复与增强​

• 更清晰的容器类型展示，明确标注 GPU 类型，显存大小
• 如果容器下有运行中的执行，在容器列表也会明显提示
• 前端缓存的优化
• 明确了在「Python 脚本」模式下当同时有「/output 目录的绑定数据」以及「上传的代码」时同名文件的覆盖顺序，「/output 绑定数据」总是优先于「上传的代码」被保留
• 创建镜像时，TensorFlow 类型环境默认的版本被设定为「1.12」