1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备： 本人使用 macOS，Python 版本直接使用 anaconda 的集成包，我们使用 anaconda 来管理环境，为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境： conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境：
os.system(file) 调用系统应用来打开文件，file 可为图片或者音频文件。
Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，能够让用户在浏览器中编写和执行代码，并与代码的运行结果、文本、图像、视频等进行交互。它的灵活性、易用性和可视化效果使它成为各种数据分析、机器学习和科学计算任务的首选工具。本文将介绍Jupyter Notebook的基本概念、使用方法以及一些常用技巧。
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器，其中一个是 Jupyter Notebook。
保存后在cmd中输入：jupyter notebook,会自动触发默认浏览器打开jupyter
在之前的教程中，我们利用TensorFlow的Object Detector API训练了浣熊检测器，在这篇文章中，我将向你展示如何使用TensorFlow构建一个真正的通过声音来追踪蝙蝠位置的探测器
原文链接：https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/
Jupyter Notebook为交互式计算提供了一个命令shell作为Web应用程序。该工具可以与多种语言一起使用，包括Python，Julia，R，Haskell和Ruby。它通常用于处理数据，统计建模和机器学习。
最近由于项目需要，开始学习python，然后发现一个非常有用的python交互式编辑器，非常容易上手而且非常有用和实在，本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录，与大家一起分享！下面的内容是针对ubuntu 系统的，当然，jupyter notebook在windows也是支持的。
安装 Python。从 Python 官方网站[1]下载最新版本的 Python。
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果：
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具，机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
学Python时突然想用jupyter notebook来运行一下代码，好做一下笔记，结果发现要jupyter notebook 的token密码，这可苦了我，我怎么可能会记得呢。。。于是上百度搜索一番，有不错的收获，现整理一下：
在jupyter中用python写程序，若import了自己写的外部模块，如果这个外部模块有更新，再次执行import，jupyter是不会重新导入的。一般的做法是先restart整个jupyter文档，再重新执行代码，以确保所有导入的外部模块都是最新的。但这种做法太麻烦，效率也不高。
作为使用 Python 工作的数据科学家。每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本，并且在会用到多个不同的库，例如pandas、matplotlib等。
一、Jupyter介绍 Jupyter Notebook是以web交互式的编程接口，是IPython notebook的升级版本。主要是针对python，另外支持运行 40 多种编程语言。Jupyter可以在个人机器开发，也可以连接到集群中使用分布式计算引擎spark等以及数据库（mysql/hive/hdfs）。 Jupyter相对于其他python编程工具来说，除了通常的新建、删除、更改、下载编程文件外，还支持在线编程运算可帮助持续开发，特别在企业中有些项目需要持续很长时间的开发，每天下班后关闭jup
你对 Jupyter Notebook 了解多少？本文介绍了一些自定义功能，帮助你使用 Jupyter notebook 更高效地写代码。
如果要使用快捷键，首先按“Esc”键进入命令模式，然后按相应的键实现对文档的操作。比如切换成代码单元“Y”或Markdown单元“M”键，或者在本单元的下方增加一单元“B”键，查看所有快捷命令可以按“H”键。这里这个可能出现的有点突兀，但是记住就好，注意是ESC，然后code,doc里面互相转换~
它广泛用于数据科学、工程和科学研究，被认为是 Python 最受欢迎的数据可视化库之一。Matplotlib是开源的，并且正在积极开发，拥有庞大的用户和贡献者社区，他们提供支持和维护库。
Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器，它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式：结合文本、代码和图更快捷地将信息传达给受众。目前，Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域。
对于交互式开发和呈现数据科学项目来说，Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本，以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(no
Jupyter Notebook是一个基于Web的交互式工具，数据科学领域正在频繁的使用它。
Jupyter Notebook 是一款免费、开源的交互式 web 工具。研究人员可以利用该工具将软件代码、计算输出、解释文本和多媒体资源组合在一个文档中。笔记本形式的计算已经发展了几十年，但是过去几年里，Jupyter 特别受欢迎，更是成为数据科学家和机器学习研究者们的首选工具。
Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望，在有的场景下它极其便利，但是在很多大模型或复杂项目上，它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中，作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势，同时也能利用纯文本编写优势。可以说，是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。
ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台之一。
猴哥的推荐寄语：不要小瞧一些小技巧，有些能会让你相见恨晚，后悔自己没有早点了解这个技巧，反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧，欢迎在留言区分享出来。
如果你用Python做开发，那么首选Pycharm；但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘，以及火热的机器学习和人工智能项目，Jupyter Notebook注定是首选，因为Jupyter Notebook一直都是做数据科学的最佳利器。
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库，使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。
来源：机器之心项目作者 | Marc Wouts 本文约1500字，建议阅读5分钟 是时候联盟PyCharm与Jupyter了。 Jupyter Notebook 真的是让人又爱又失望，在有的场景下它极其便利，但是在很多大模型或复杂项目上，它又无能为力。在 Jupytext 这个项目中，作者希望既能利用 Notebook 的可视化优势，同时也能利用纯文本编写优势。可以说，是时候联合 Jupyter Notebook 与 PyCharm 了。 Jupytext 项目地址： https://github.c
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
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