VS代码已经成为任何编程项目的工具，数据科学就是其中之一。大多数数据科学家喜欢使用jupyter notebook或jupyter lab，但他们不知道的是VS Code支持jupyter notebook，你可以做的不仅仅是使用jupyter notebook。VSCODE for Data Science 的最佳功能之一是交互式 python 窗口稍后会讨论这
Jupyter notebook是一个交互式的Python shell，也是IPython的封装版，非常适合用来进行数据分析和机器学习。也可以用来编辑python与markdown文档。 1. 安装以及简单测试 安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter jupyter 支持console、noteook 等
1.人工智能发展必备三要素 数据 算法 计算力 计算力之CPU和GPU的区别： CPU主要适用于I/O密集型的任务 GPU主要适用于计算密集型任务 2.人工智能，机器学习，深度学习三者的关系 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 3.机器学习概述 1.机
报错如下所示： [I 18:13:05.891 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (4/5), new random ports Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\Main\envs\tensorflow2.4.1\lib\runpy.py", line 194, in _run_module_as_main return _r
jupyter notebook 食用指南 jupyter notebook是一个web应用程序，用于创建和共享包含代码、可视化和文本的文档。它可以用于数据科学、统计建模、机器学习等领域。我们可以在其上方便地进行python代码编写与运行。jupyter notebook的快捷键有很多，如果不常使用的话，很难记住。但是，其实
目录安装环境步骤安装jupyter库生成配置文件生成密码修改配置文件用tmux创建一个进程（避免关闭ssh连接后，jupyter服务终止）启动jupyter服务 安装环境 服务器版本为Ubuntu20.04 python版本为3.8.10 20.04上没有python2，用默认的python3即可 ssh连接工具：mobaxterm 步骤 安装jupyter库 pi
引言：好久没在博客园发文了，忙里偷闲，一时兴起，履践有感，故作此篇。 背景 笔者最初使用 Jupyter Notebook 时，曾因缩进量过小而将其调整为 8 字符（Tab），前段时间又觉得太大想要恢复原来的 4 字符，但没有查到恢复方法，也不想重装，于是硬着头皮把相关配置文件都排查了一遍，终于恢复成功（后
1.anaconda激活自己的虚拟环境（比如我的虚拟环境为torch39） 那么就输入： conda activate torch39 2.将自己的环境添加到ipython的kernel中 那么就输入： python -m ipykernel install --user --name torch39 3.重启 Jupyter Notebook 就可以了 结果如下图：
简介 由于 jupyter notebook 的界面不是很好看，所以抽时间折腾了修改了一下。 效果图 更改方法 修改 jupyter notebook 以下位置的样式文件： python根目录/lib/site-packages/notebook/static/custom/custom.css 将样式修改为如下 /* Placeholder for custom user CSS mainly to
之前用的好好的，今天运行代码时候，一直显示int[*] 查找之后，发现是ipykernel版本不对 然后更新一下 pip install --upgrade ipykernel 重新打开jupyternotebook,执行代码成功 参考： https://www.bbsmax.com/A/WpdKNw7N5V/
using System; namespace 简单工厂设计模式 { class Program { static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("请输入你想要哪个笔记本: "); string brand = Console.ReadLine(); NoteBook nb = GetBoteBo
启动jupyter时候，页面突然要token 参考： https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/109922167 https://blog.csdn.net/Blackrosetian/article/details/79891293?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERa
pip安装jupter之前要将pip更新至最新版 pip install jupyter 安装jupter jupyter notebook -h 启动jupter,浏览器自动打开一个jupyter页面(页面显示的是C:\Users\I目录),地址默认为http://localhost:8888/tree jupyter notebook --port 9999 启动jupter,指定端口为99
首先要在Anaconda prompt（主环境下）中安装nb_conda（conda install nb_conda），但是由于python版本不兼容报错导致安装失败（我的python是3.9版本） 然后卸载当前的python（conda uninstall python），随后安装3.8版本的python（conda insnstall python=3.8），然后安装nb_conda即可 注意在Jupyter Notebo
Jupyter notebook基于代码区块运行代码，可以单独运行某一代码块，也可以加入markdown说明性文字（README文件就是这样编写的），它可以分享为html、py等文件 它的内核是ipython，即一个更高级的python解释器 .ipynb是Jupyter notebook指定的文件 在Jupyter notebook中，代码块（In开头）有两种形式，
我们安装好jupyter notebook之后，打开的默认地址是在C盘，文件保存的文字也是C盘，会有其它乱七八糟的东西放一起，很不方便，所以可以换一个保存位置 1. 首先，在要存放文件的位置新建文件夹 命名不要出现中文（这里我放在E盘）： 2. 然后，打开Anaconda prompt 输入命令打开config文件 ju
指定根文件夹 1、在windows11系统中打开想要作为根目录的文件夹，右键该文件夹，然后选择复制文件地址 2、键入键盘的win键，然后选择所有应用，之后找到Anaconda文件夹，点击它的下拉按钮，选择Anaconda Prompt 3、然后在弹出的命令窗口中输入cd 复制的文件夹路径，注意cd与文件路径中间的空格
jupyter notebook 因为之前写爬虫项目时候总是要从头开始开始跑 所以这次就安装一个jupyter，因为可以保存变量，方便我逐步调参 在终端输入 pip install jupyter 在目录下打开并且终端输入 jupyter notebook 这样就可以在网页中使用jupyter notebook了，但是这个终端不允许关闭，否则会
cmd中输入以下指令 jupyter notebook --generate-config 回车如下： 执行命令后，在文件夹中找到新建的文件jupyter_notebook_config.py 打开文件， 1）修改默认目录 先查看文件路径 import os print(os.path.abspath('.')) 找到 # c.NotebookApp.notebook_dir
这篇文章主要介绍了服务器端jupyter notebook映射到本地浏览器的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。 做科研经常有这样的需求：即需要借助服务器的计算资源，本地编辑的工程文件需要每次都传到服务器才能运行。jupyter是较好的交互式编辑工具，有没有一种方式可以在jupyter上编
1.Jupyter Notebook连接Docker环境 2.FATE单机部署指南 3.Docker 容器使用
一，IPython特点提供用户一个更加友好的界面提供代码补全，对象检查，系统调用，获取输入历史等等实用的功能可嵌入程序用作解释器，这一特性可以用于排除bug，交互式处理，分析数据允许快速画图，IPython支持GTK，Qt，WX等GUI程序美化代码，对对象的输出格式进行调整能够嵌入别的程序中二，自动补全IPytho
1、打开cmd，输入命令" jupyter notebook --generate-config "； 2、回车后会生成一个配置文件jupyter_notebook_config.py，并会提示该文件所在的目录； 3、找到并打开这个文件，需要在这个文件设置默认浏览器处增加Chrome，找到如下代码： 在红框以下，增加如下代码： import webbrowser webbrows
1、激活conda下配置的d2l环境 的环境 2、在此环境下打开jupyter notebook的代码文件 然后在这个目录下输入 jupyter notebook，跳转到网页 然后换d2l的环境
说明 由于官方镜像实在是不怎么好用，所以我自己做了一个优化过的jupyter notebook的镜像 notebook_hub，使用我这个镜像搭建容器非常简单，下面就基于这个notebook_hub来进行搭建。 关于notebook_hub 这个是我自己自己基于Ubuntu镜像制作的jupyter notebook的镜像。 我自己做了以下优化
