本文介绍了如何在Windows操作系统上通过浏览器来远程访问Linux服务器上的Jupyter Notebook，以便进行Python和Spark编程。首先介绍了安装和配置Jupyter Notebook和Spark的必要步骤，然后阐述了如何在浏览器中访问Linux服务器上的Jupyter Notebook。
anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
因为本人在开发过程中不习惯Linux的操作方式，记不住繁琐的Linux命令，所以特意租了一个Windows服务器，以方便公司电脑和自己私用电脑的环境配置。其实原理类似于网盘，将服务器当做一个临时文件仓库。废话不多说，我们开整！
本篇教程，介绍如何设置服务器的Jupyter，并远程登陆, 就像rstudio-server一样的。
Jupyter notebook 是一个非常好用的工具，如果你拥有一台云服务器，那么你就可以通过浏览器访问你的私人 Jupyter notebook，在任意一台没有 Python 环境的机器上运行它。
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想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
日常工作、学习中可能都会有小型工作站或者是服务器（云服务器）供大家使用，而且使用Python的频率也挺高的，那么通常都会有可能个人电脑性能有限、存储空间或者内存有限的情形，那么我们Jupyter notebook就能够发挥很大的作用，特别是在公司、学校、或者单位局域网的环境下，远程的延迟相对较小，使用Jupyter来做Python数据处理和绘图实在是不错的选择。远程端负责计算，个人电脑仅仅是一个编辑器的作用。对于一些云服务器，可能相应的端口管理会更加严格一些，但通过设置远程使用Jupyter基本都没有问题。其实，本文所提及的远程使用jupyter主要集中于Python的配置、安装、使用。各取所需，仅仅做简单推介，不做深入的探讨。后文以Kaggle的气象聚类分析为例，实操一下如何远程Jupyter notebook使用Python的库来计算和绘图。
这篇说一下 Linux 下配置一个 Python 的 jupyter Notebook并可以外网访问进行开发的方法，这样就可以随时轻松的使用 jupyter Notebook进行pythob的开发学习，十分方便。
如果是在R编程语言，我们会推荐大家写rmarkdown，交互式动态呈现每次代码以及它的运行结果，一步到位输出HTML或者PDF格式的数据分析报表，非常方便。在Python编程语言里面，能实现类似的功能的就是Jupter的Notebook。
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
Jupyter Notebook 是一个广受欢迎的开源工具，特别适合数据科学和机器学习的开发者使用。本文将详细介绍从零开始安装 Jupyter Notebook 的步骤，包括各种操作系统的安装方法，以及一些常见的安装问题和解决办法。主要关键词：Jupyter Notebook、安装教程、Python、数据科学、机器学习。
我们先来看 4 个常用的编程工具：Sublime Text、Vim、Jupyter。虽然我介绍的是 Jupyter，但并不是要求你必须使用它，你也可以根据自己的喜好自由选择。
IPython是Python的交互式命令行界面。Jupyter Notebook提供了多种语言的交互式Web界面，包括IPython。
pip 是 Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 库。在终端中运行以下命令来安装 pip：
一般情况下，最新版R的安装非常容易。但如果是在linux服务器上，而又恰好没有root权限，安装就比较麻烦了。最直接粗暴的方法是自己在有读写权限的个人目录中编译安装，但操作很繁琐，需要解决非常多依赖库，整个过程几乎会让人爆炸。还好，有一种简便很多的方法，通过Anaconda的虚拟环境安装。
Jupyter notebook是一种Web应用程序，当在拥有图形化界面的windows、Linux和Mac系统中，很容易安装使用。不过通常我们会将一些消耗性能的代码放到性能更强的Linux服务器中，通过本地机器来访问运行，这些Linux服务器没有图形化界面只能够通过命令来进行交互，如果想要在Linux服务器中直接使用Jupyter notebook是不可能的事情。不过我们可以将Jupyter notebook安装在Linux服务器中，然后通过本地的浏览器来访问Linux服务器中的Jupyter notebook。
自从有了纸莎草纸以来，出版人们一直在努力以吸引读者的方式来格式化数据。尤其是在数学、科学、和编程领域，设计良好的图表、插图和方程式可以成为帮助人们理解技术信息的关键。
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
第一步 安装Miniconda3 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh chmod +x
生成配置文件：jupyter-notebook --generate-config
疫情严重的日子里，人们对远程办公的渴望达到了巅峰。但在经历了多次试错与崩溃后，才发现能有一款与自己合拍的远程编程工具是多么的重要啊！
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的，没有调用物理GPU，所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。
这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上，python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发，测试环境 一、windows平台上的python环境搭建 1、首先，下载miniconda 清华镜像源：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后，安装，安装时选择默认+环境变量
备注：所以使用的操作系统环境为CentOS 6.2 编译安装python 2.7及ipython 1、下载所需要的程序包 ipython-1.2.1.tar.gz Python-2.7.6.tar.xz # 请从官网下载指定的程序包。 2、使用yum安装readline程序包 ~ ]# yum -y install readline-devel 如果不安装这个程序包，有可能导致python交互界面无法使用删除键”Backspace” 3、安装gcc包，为编译python做准备 ~ ]# yum -y ins
描述：在《#AIGC学习之路》专栏中，我们介绍了机器学习相关环境的搭建部署，本章将作为机器学习筑基期的最后一篇，主要介绍在工作站中进行 Anaconda 工具包环境安装实践，给初学者安装使用 Anaconda 做一个指引。
linux默认情况下，配置文件~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py并不存在，需要自行创建。使用下列命令生成配置文件：
如上例子在本机当前文件夹下移动文件 test.zip 到远程服务器 root@192.168.1.252下的dataset文件夹。从远程移动到本地反过来就行。拷贝文件夹使用如下命令：(-r recursion递归）
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。
linux下安装nbextensions，jupyter_nbextensions_configurator。
已经有超过三人像我反应使用网上的教程Anaconda有问题，有的装不了，有的装的直接整的自己yum命令用不了，linux服务器都被整费。为此我给大家写的简单的安装教程，避免大家可能踩的坑。
数据科学开发环境配置起来让人头疼，会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气，也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好，过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境，并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker，我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads
卸载 jupyter-重装jupyter，然后输入 jupyter notebook，一直提示 ‘jupyter’ 不是有效命令。
注意 OpenGauss 与 Ubuntu 桌面端的系统都是已经安装过 CANN 的，只有 minimal 是需要安装的。
第一眼看到是不是觉得很高逼格，暗黑画风，这很大佬。其实它就是------AidLearning。一个运行在安卓平台的linux系统，而且还包含了许多非常强大的IDE，就连宇宙最强大的编辑器vscode 也在其中。
Jupyter Notebook 是一款集Python编程和写作于一体的效率工具！
安装jupyter后，在网页能打开，新建python3文件后，简单的print也无法输出，显示In [*]
Jupyter 笔记本 （以前称为 IPython Notebook） IPython Notebook 现在被称为 Jupyter Notebook。 它是一个交互式计算环境，您可以在其中结合代码执行、富文本、数学、绘图和富媒体。 有关 Jupyter Notebook 的更多详细信息，请参阅 Jupyter 网站。
在 PBS 任务递交系统的 HPC 集群上，我们需要在登录节点上用 qsub 命令递交任务，把计算任务投递到计算节点中运算。如果你想在集群上使用 Jupyter Lab 或者 Jupyter Notebook，该怎么办？
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
背景 Jupyter Notebook简介 Jupyter Notebook是一款开源的Web应用，类似于Web笔记本，我们可以使用它编写代码、公式、Markdown解释性文本和绘图，并且可以把创建好的文档进行分享。 Jupyter Notebook最为方便的功能在于其可以实时运行代码，并且返回代码段的运行结果，支持可视化、IDE等能力，大大提高了模型搭建和分析的效率。 目前已经广泛应用于数据处理、数据模拟、统计建模、机器学习等重要领域。 image.png 结合轻量云服务器的优点，我们可以实现快速开发
本文介绍了如何快速安装Python及其相关工具，包括Python3.5.1、IPython、Jupyter Notebook、qtconsole等。同时，还介绍了如何安装Numby、pandas、scipy、matpotlib等Python数据科学相关库。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
选自GitHub 作者：Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱
今天，安装conda因为默认安装时，环境变量选择的是on，然后我不小心点了过去，于是 开始，一个小时的安装记。。。。。 写一遍文章，记录一下，防止自己不再掉坑 先说一下conda吧 Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 下面是conda的一些基本命令： 升级 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator //update最新版本的anaconda-navigator 卸载 计算机控制面板->程序与应用->卸载 //windows rm -rf anaconda //ubuntu 最后，建议清理下.bashrc中的Anaconda路径。 conda环境使用基本命令： conda update -n base conda //update最新版本的conda conda create -n xxxx python=3.5 //创建python3.5的xxxx虚拟环境 conda activate xxxx //开启xxxx环境 conda deactivate //关闭环境 conda env list //显示所有的虚拟环境
1. 打开Anaconda Prompt（如果之前生成过Config配置文件则不需要第一步）
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