Miniconda简介 Miniconda是一款小巧的python环境管理工具，安装包大约只有50M多点，其安装程序中包含conda软件包管理器和Python。一旦安装了Miniconda，就可以使用conda命令安装任何其他软件工具包并创建环境等。 一、下载 可以进入miniconda的官网下载，也可通过以下链接直接进入下载页
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/
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
参考：jupyter中markdown和代码块切换的快捷键 最近在用jupyter写笔记，常常需要切换代码块和markdown。 然后今天终于发现了快捷键：选中代码块（不是编辑模式，点击边缘的部分），m是进入markdown模式。此时摁y则是切换回代码快模式。
正常我们调用下面代码的时候，会直接跳出来一个窗体 from PIL import Image img = Image.open(file_path) img.show() 为了让图片在网页内部显示，我们可以调用 display() 函数，如下所示： display(img)
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，
加法进位实验 本题为填空题，填入内容： def call(self, num1, num2): num1_emb = self.embed_layer(num1) # shape(b_sz, len, emb_sz) num2_emb = self.embed_layer(num2) # shape(b_sz, len, emb_sz) inp_emb = tf.concat([num1_emb, num2_emb], axis=-1) rnn_out = self.rnn_layer
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
1.前言 在网上看别人一顿操作猛如虎，但是到自己这就直接熄火，别人在anaconda prompt的命令行中使用 pip 的命令安装好毫无大碍，于是就查呀查，放个截图： 别人的命令如下： 先安装nbextensions依次输入运行下面
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
前提已安装python 我安装的是python3.7(3.7以上的安装jupyter会报错) 接着更新下Pip版本(20.0.1的版本比较稳定) python -m pip install --upgrade pip 然后通过cmd安装 pip3 install jupyter 新安装的库会放在这个⽬录下⾯：python3.7/site-packages jup
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
Jupiter使用Python自带的虚拟环境 1.创建虚拟环境 可以直接点下面的Terminal或者连自己的开发机 mkdir test && cd test # 创建虚拟环境 python3 -m venv venv # 激活环境 source venv/bin/activate # 下载ipykernel pip3 install ipykernel 2.导入虚拟环境 python3 -m ipyke
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
首先在CMD界面使用workon env_name 切换虚拟环境， 然后用jupyter notebook打开，可实现用特定虚拟环境打开jupyter 参考链接： Jupyter notebook选择运行代码的虚拟环境 jupyter notebook 如何切换虚拟环境 anaconda查看所有虚拟环境+选择虚拟环境
在markdown模式下输入 a[0][0] = 0 往往不会显示正确的结果。这时可以使用 转义 （反斜杠）来解决这个问题： a\[0\]\[0\] = 0 jupyter notebook里面的 in [ ]中括号里面的数字含义，这个数字就是运行这段代码的次数。 查看Jupyter Notebook 当前运行的虚拟环境 import os, sys pr
1 简介 当你在使用jupyter时，有没有想象过如果我们可以把正在编写代码的jupyter界面共享给其他人，使得别人可以在其他地方实时看到与你同步的jupyter界面，这样一来无论是与他人沟通代码逻辑，还是远程协助别人解决代码问题，效率的提升都是惊人的。 今天的内容，费老师我就将教大家
