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人工干智能

Python的大杀器：Jupyter Notebook处理.ipynb文件Python的源代码文件有两大类：后缀为.py和后缀为.ipynb，后者由Jupyter Notebook 处理。 Jupyter Notebook 是跨平台工具，既可以在 Linux 中使用，也可以在 Windows 中使用——它的运行不依赖特定操作系统，只要系统中安装了 Python 环境（Jupyter 基于 Python 开发），就能正常安装和使用。

理想国的女研究僧

Jupyter Notebook操作指南（1）一、打开 Jupyter Noteb打开终端（Windows: CMD/PowerShell；macOS/Linux: Terminal）

Jupyter Notebook 介绍、安装及使用一、介绍1、Jupyter Notebook2、python和ipython的区别二、用途和特点1、用途

同类软件对比（四）：Jupyter vs PyCharm vs VS Code：Python开发工具终极选择指南踏入Python的世界，除了语法本身，第一个令人眼花缭乱的问题往往是：“我应该用什么工具来写代码？” 对于新手甚至是一些有经验的开发者来说，在众多IDE（集成开发环境）和编辑器中选择一个合适的，并非易事。Jupyter Notebook、PyCharm 和 Visual Studio Code (VS Code) 是当前最流行的三个选择，但它们的设计哲学、优势和适用场景截然不同。

Miniconda安装与VSCode搭建远程Python、Jupyter开发环境数据科学和机器学习工作流程中，当本地计算机无法满足计算任务的需求时，往往需要一个更强大计算能力的远程环境。另一方面，VSCode由于其轻便和易用性，以及丰富的插件生态系统，一直是远程开发的首选编辑器。本文介绍Linux下Miniconda环境搭建、VSCode远程Python环境、Jupyter环境搭建。

Anaconda与Jupyter 安装和使用Anaconda内部集成了很多科学计算包，并且可以实现环境隔离定义：Anaconda是一个集成的Python发行版，专为数据科学、机器学习和AI开发而设计。它包含了常用的Python库、包管理工具（Conda）和Jupyter Notebook等开发工具。清华源下提供下载：链接

Jupyter Notebook的交互式开发环境方便py开发http://localhost:8888/doc新建一个python3文件启动后，新建脚本然后执行

随时随地写代码：Jupyter Notebook+cpolar让远程开发像在本地一样流畅普通人玩数据科学的痛点往往很实在：想随时随地写代码但电脑太重，用云端服务又担心数据泄露，多设备切换时Notebook同步是噩梦。Jupyter Notebook+Docker首先解决"环境一致"问题——把所有依赖打包成镜像，在任何电脑上启动都是一模一样的开发环境，再也不用为装库折腾半天。配合cpolar后，"在哪写"的问题迎刃而解：在咖啡厅用平板写数据分析报告，代码直接运行在实验室服务器；出差时在酒店用商务本访问公司Jupyter，生成的可视化图表自动保存到项目文件夹；学生团队做竞赛，每人用自己设备通过固

软件使用教程（四）：Jupyter Notebook 终极使用指南在数据科学、机器学习和科学计算的广阔世界里，有一个工具因其极高的灵活性和交互性而备受青睐，它就是 Jupyter Notebook。无论你是正在学习Python的数据分析新手，还是需要快速原型设计和结果可视化的资深研究员，Jupyter Notebook 都能提供一个无缝衔接代码、文本和多媒体的集成环境。

Python | jupyter notebook默认文件保存路径在jupyter的网页里找输出的文件不够方便，可以直接在电脑的文件夹找，这时候对应的电脑文件夹位置怎么找到呢？

机器学习是魔鬼

如何在矩池云上使用Jupyter-ai功能Jupyter AI 是一个将生成式 AI 深度集成到 Jupyter 环境的开源扩展项目，是 Project Jupyter 的官方子项目。它为用户提供了一种便捷且强大的方式来在 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 中探索生成式 AI 模型，以提高工作效率。

关闭VSCode Markdown插件在Jupyter Notebook中的自动预览问题描述：Jupyter Notebook中markdown代码块每次键入都会弹出侧边栏显示预览界面解决方案：直接关闭自动预览功能：

海绵不是宝宝817

连接远程服务器上的 jupyter notebook，解放本地电脑安装必要的包生成配置文件设置密码，分新旧版本，旧版本报错就用新的旧版本新版本接下来输入密码，确认密码，把输出结果记住，一会儿要用

细节处有神明

Jupyter 中实现交互式图表：ipywidgets 从入门到部署在数据分析与可视化领域，交互性是提升用户体验和洞察力的关键。Ipywidgets 作为 Jupyter 官方推出的交互式控件库，凭借其独特优势，成为构建富交互式数据应用的理想选择。其核心优势包括：

Jupyter 使用特定的虚拟环境配置在 Windows 下运行 jupyter lab 时，默认使用的是安装 Jupyter 的那个 Python 环境（通常是 base 环境），不能使用自定义的环境中的package 。假设需要配置的虚拟环境是：myenv

AWS开源 Agent 框架 Strands Agents 速成班（实验手册）Strands Agent 是由亚马逊开源的一款 AI Agent 开发工具包（SDK），旨在通过模型驱动和极简的开发方式，帮助开发者用少量代码快速构建、运行和部署 AI Agent。

Jupyter Notebook 中高效处理和实时展示来自 OpenCV 和 Pillow 的图像数据探究在Jupyter Notebook 中高效处理和实时展示来自 OpenCV 和 Pillow 的图像数据，需要结合多种技术和优化策略。以下是完整解决方案：

python 12 install jupyter时zmq.h或libzmq报错处理pip install jupyterlab -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Jupyter Notebook 使用指南Jupyter Notebook 是一款强大的交互式计算环境，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化及叙述性文本的文档。本指南将介绍其安装、基础操作、核心功能、特定应用场景以及扩展插件和高级技巧，助您高效利用此工具。

Jupyter Notebook 中显示图片、音频、视频的方法汇总在 Jupyter Notebook 中显示图片、音频、视频的方法有多种，以下是按类别汇总的常用方法，涵盖直接调用、库函数处理等场景，附代码示例和说明：