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远程工作利器:高效指南教你如何在Linux服务器上部署Jupyter Notebook并实现安全远程访问

远程工作利器:高效指南教你如何在Linux服务器上部署Jupyter Notebook并实现安全远程访问 1.安装 Anaconda和python 你可以在终端中运行以下命令来检查是否已安装: python...--version python3 --version 安装 pip pip 是 Python 包管理工具,用于安装和管理 Python 。...jupyter 很多功能,目录,自动补全等,在服务器终端依次运行如下命令 pip install jupyter_contrib_nbextensions jupyter-contrib-nbextension...多个 Python 版本 kernel 配置 虽然上面已经创建了虚拟环境,并显示出来了,但是在创建新 notebook 时并显示 python312,因为 python312 存在不同虚拟环境里面,...这个需要我们再进行配置 Jupyter Notebook 允许用户在同一个 notebook 中使用多个不同 IPython 内核 1、安装 Jupyter Notebook 和 IPython

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如何使用虚拟环境和Jupyter Notebook

现在,如果我们需要安装另一个版本pandas,只需要创建一个新虚拟环境并在那里安装它。 什么时候使用虚拟环境 当需要在库不同版本之间不断切换时,虚拟环境特别有用。...例如,从事大多数项目都需要pandas,因此,只需要在系统范围内安装pandas,而无需在每次启动新项目时创建虚拟环境。...事实Jupyter支持三种核心语言是Julia、Python和R。顾名思义,它是一个“笔记本”。这意味着它可以包含计算机代码和人类可读内容,文本、图片等,就像一个物理笔记本一样。...为Jupyter Notebook创建虚拟环境 为Jupyter Notebook使用虚拟环境与电脑使用虚拟环境略有不同。...在Jupyter Notebook中,有一个叫做IPython内核东西,它本质是在后端执行Python代码计算引擎。

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Jupyter Notebook27个窍门,技巧和快捷键

Jupyter延伸性很好,支持多种编程语言,可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒一点是,它完全免费哦。...有的(比如theano)使用环境变量来控制其行为,%env是最方便途径。...不那么为人知晓事实是它也可以运行其它jupyter notebook文件,这一点很有用。 注意:使用%run 与导入一个python模块是不同。...$$ P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A) , P(A)}{P(B)} $$ 会变成 ◆ ◆ ◆ 18.在notebook内用不同内核运行代码 如果你想要,其实可以把不同内核代码结合到一个...安装其他内核 Jupyter优良性能之一是可以运行不同语言内核

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JupyterLab:数据分析程序员必备笔记神器

笔记本服务器扩展(serverextention) 和前两种扩展不同Jupyter 笔记本服务器扩展使用 Python 语言编写,并加入了很多服务端功能,以下有两个主要例子。 ?...然而,和之前列出扩展不同,IPython 命令只能在有 IPython 内核环境工作。 IPython 小工具 ? 用 drop down 玩转绘图功能。...默认情况下,管理器从本地文件系统中读写文件,但是一个定制化管理器可以从其它地方读写文件, Amazon S3 / Google Cloud Storage、PostgreSQL、HDFS 等。...你可能让他们从一个节点生成 Docker 容器、将它们连接到 Kubernetes 、让它们使用 HPC 集群、或者使用 Hadoop 或者 Spark 集群、用 systemd 提供服务、或者直接将这些服务器视为不同...网站 mybinder.org(和其他 binderhub 安装包)使用这个扩展构建和运行 Jupyter/RStudio 进程。如下所示,现在有两种扩展 repo2docker 方式。

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只有想不到,「99」种扩展Jupyter功能好方法

笔记本服务器扩展(serverextention) 和前两种扩展不同Jupyter 笔记本服务器扩展使用 Python 语言编写,并加入了很多服务端功能,以下有两个主要例子。 ?...然而,和之前列出扩展不同,IPython 命令只能在有 IPython 内核环境工作。 IPython 小工具 ? 用 drop down 玩转绘图功能。...默认情况下,管理器从本地文件系统中读写文件,但是一个定制化管理器可以从其它地方读写文件, Amazon S3 / Google Cloud Storage、PostgreSQL、HDFS 等。...你可能让他们从一个节点生成 Docker 容器、将它们连接到 Kubernetes 、让它们使用 HPC 集群、或者使用 Hadoop 或者 Spark 集群、用 systemd 提供服务、或者直接将这些服务器视为不同...网站 mybinder.org(和其他 binderhub 安装包)使用这个扩展构建和运行 Jupyter/RStudio 进程。如下所示,现在有两种扩展 repo2docker 方式。

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只有想不到,「99」种扩展Jupyter功能好方法

笔记本服务器扩展(serverextention) 和前两种扩展不同Jupyter 笔记本服务器扩展使用 Python 语言编写,并加入了很多服务端功能,以下有两个主要例子。 ?...然而,和之前列出扩展不同,IPython 命令只能在有 IPython 内核环境工作。 IPython 小工具 ? 用 drop down 玩转绘图功能。...默认情况下,管理器从本地文件系统中读写文件,但是一个定制化管理器可以从其它地方读写文件, Amazon S3 / Google Cloud Storage、PostgreSQL、HDFS 等。...你可能让他们从一个节点生成 Docker 容器、将它们连接到 Kubernetes 、让它们使用 HPC 集群、或者使用 Hadoop 或者 Spark 集群、用 systemd 提供服务、或者直接将这些服务器视为不同...网站 mybinder.org(和其他 binderhub 安装包)使用这个扩展构建和运行 Jupyter/RStudio 进程。如下所示,现在有两种扩展 repo2docker 方式。

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只有想不到,「99」种扩展Jupyter功能好方法

笔记本服务器扩展(serverextention) 和前两种扩展不同Jupyter 笔记本服务器扩展使用 Python 语言编写,并加入了很多服务端功能,以下有两个主要例子。 ?...然而,和之前列出扩展不同,IPython 命令只能在有 IPython 内核环境工作。 IPython 小工具 ? 用 drop down 玩转绘图功能。...默认情况下,管理器从本地文件系统中读写文件,但是一个定制化管理器可以从其它地方读写文件, Amazon S3 / Google Cloud Storage、PostgreSQL、HDFS 等。...你可能让他们从一个节点生成 Docker 容器、将它们连接到 Kubernetes 、让它们使用 HPC 集群、或者使用 Hadoop 或者 Spark 集群、用 systemd 提供服务、或者直接将这些服务器视为不同...网站 mybinder.org(和其他 binderhub 安装包)使用这个扩展构建和运行 Jupyter/RStudio 进程。如下所示,现在有两种扩展 repo2docker 方式。

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对Python开发者而言,IPython仍然是Jupyter Notebook核心

在研究这些不同项目之间关联时候,回顾了一下 Jupyter 最初从 IPython 分支出来这段历史。...明白 Jupyter Notebook 和 IPython 都是从同样源代码里分支出来但是不太清楚 IPython 项目的现状。...是的,安装 Jupyter Notebook 会首先安装 IPython 内核。这样我们就可以在 notebook 运行 Python 语言了。...现在明白了,在 JupyterLab(以及 Jupyter Notebook)编写 Python 程序仍然需要依赖 IPython 内核持续开发。...不仅如此,IPython 还充当了最为强大默认内核角色,它是其它语言内核之间枢纽,节省了很多开发时间和精力。 现在唯一问题是,IPython 本身可以做什么

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何在远程服务器运行Jupyter Notebooks?

也许你在大型图形运行图形卷积网络,或者在大型文本语料使用递归神经网络进行机器翻译,需要更多CPU内核、RAM或几个GPU。幸运是,您可能在远程服务器上有这些资源可用!...在本文中,将向您展示如何在远程服务器运行Jupyter Notebook,以及如何在笔记本上访问它。还将演示如何设置两个bash命令以简化整个过程。...在例子中,与其他没有在共享环境中安装Jupyter的人共享一个远程服务器。因此,第一步是转到我项目文件夹,激活虚拟环境,并启动notebook服务器。...特别想在远程服务器执行以下三条命令: 1cd project_folder 2. virtual_environment/bin/activate 3jupyter notebook --no-browser...使用—port=8889标志将端口从默认端口8888更改为端口8889。这是个人偏好;将本地和远程笔记本放在不同端口上,以便更容易地查看代码运行位置。

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支招 | 使用 Visual Studio 和 python 设置自己数据科学工作区

有很多不同工具可以使用。在这篇文章中,将向你展示如何使用一些业内最常用工具在 MacOS 建立自己工作区。当然,Windows 平台步骤和 MacOS 几乎相同。...在 Anaconda 中管理不同环境 打开 Anaconda 后,你会看到 Anaconda 已经设置了一些工具和软件包, Jupyter、Spyder。...通过 Anaconda Navigator 直接打开终端 虽然这里面已经安装了很多软件包,但是你可能想安装软件包或者用不同版本 python 安装不同包,因此你需要配置环境。...但是,如果你已经在基本环境中运行了包,并且不想冒险,以免造成当前环境设置混乱?你可以使用新环境并为该环境安装不同包。...jupyter 服务器运行在内核内核在某种程度上是你 Python 环境引擎。

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JupyterLab: 神器Jupyter Notebook进化版,结合传统编辑器优势,体验更完美

用户希望组合和重新混合不同Jupyter组分。 用户需要轻松协作能力。...03 如何进化 JupyterLab允许您开发复杂python代码以及编写Jupyter Notebook,并且可以轻松地将它们连接到同一个内核认为这是解决缺点一个关键特性。...接下来,您将看到为每个文件选择了一个公共内核。最后,您可以观察到,当这三个文件交互地使用变量a和b时,它们都可以访问同一个内核。...在接下来动画中,你可以看到Jupyterlab是如何在最后一块使用面板中呈现哈勃望远镜图像: ? 此外,您可以使用如下所示JupyterLabGit扩展来导航和使用Git: ?...04 总结 Jupyterlab在Jupyter Notebook基础增加了一个完整IDE,使它变得更加强大。它可以很好地集成到数据科学家日常工作中,因此它也可以被视为下一代工具。

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简单几步,轻松完成 GPU 云服务器开发环境搭建

以深度学习为例,如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具,以及如何实现远程开发和调试Python代码?...通过上述方法安装驱动是以动态内核模块(DKMS)形式安装,这种内核模块不在内核source tree中,但是可以在每次内核更新升级时自动地进行重新编译,生成新initramfs,并后续随着系统启动动态加载...Ubuntu 18.04下,需要三个下载包,分别是运行时、开发以及代码示例。 本地下载后,上传(scp/rsync)到GPU服务器执行dpkg安装即可。...cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7 .cd cudnn_samples_v7/RNNmake RNN示例执行: 如此高Gflops,有没有一点点心动感觉~ 4、PyCharm...达到类似的效果 Tips 2:代码同步通过PyCharm比较容易,如何传数据等大一些文件? 推荐使用rsync命令,增量上传非常方便。

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