在做 udacity 的项目的时候或者自己记录笔记的时候，notebook 的内容会很多，经常会需要往前查看内容，但鼠标滑动寻找内容太容易眼花且效率很低。之前看到有个人是自己开发了目录小插件并使用的，就百度了下 Jupyter Notebook 添加目录的教程。下面教程在查看了为 Jupyter Notebook 添加目录和 Jupyter Notebook 添加目录这两篇教程，动手踩了几个坑后记录下来的。
最近，TensorFlow 2.0版的开发者预览版发布没多久，这不，又有一篇优质教程来了。
哈喽，我是老表，从本周开始，我将每周更新一个Python入门系列视频（后面陆续会分享：爬虫、web开发、数据分析等内容）。
本文介绍了如何将 Jupyter Notebook（.ipynb 文件）转换为 HTML、Markdown、PDF 和 LaTeX 格式。首先介绍了 Jupyter Notebook 的入门知识，然后介绍了将 Jupyter Notebook 转换为其他格式的方法，包括使用 `jupyter nbconvert` 命令和设置 Jupyter Notebook 模板。此外，还提供了将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 和 LaTeX 格式的方法，以及使用 ipython 命令行工具直接将 Jupyter Notebook 转换为 PDF 格式的方法。
Jupyter，一个开源的Web应用程序，能在网页页面中直接编写代码、运行代码、显示代码结果、编写说明文档等等。
在上一篇文章《Python教程》— Windows操作系统快速安装Anaconda搭建Python3开发环境中，已经完成了Anaconda的安装，Python环境已成功搭建。本文将介绍Python编程实际开发中常用的几个开发工具。
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。
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。
本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能，包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法，包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序，允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码，包括Python，R，Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品，Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用，因为它允许您编写一小段代码，运行它并返回结果。
这里有一份干货教程，手把手带你入门深度强化学习（Deep Reiforcement Learning），背景理论、代码实现全都有，在线领取无需安装哟！
当我们拥有一台服务器的时候，通常服务器都可能包含比本地电脑比较好的配置，特别是如果做深度学习的，服务器通常意味着有好的 GPU；然后，Jupyter notebook 允许我们可以非常直观地调试代码，每完成一个函数或者一部分代码，运行一下，保存当前代码的运行结果。
Jupyter Notebook 是一个很棒的教学、探索和编程环境，但其功能不足也是出了名的。幸好，有许多方法可以改进这个不错的工具，如 Jupyter Notebook 扩展工具。
千呼万唤，数据分析系列教程终于要来了，错过了爬虫的朋友，但这次就不要错过数据分析，今年只有三个月时间了，我希望今年过完每个人都能用数据分析搞事情！
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。
如何在jupyter中同时使用python2和3？ 由于我是通过anaconda来安装的Jupyter Notebook，所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。 只需要将Anaconda3的安装目录选在D:\Anaconda2\envs子目录下即可。详细安装教程请看这篇博文：http://blog.csdn.net/infin1te/article/details/50445217 安装完成之后，在CMD里面直接输入python会启动Python2
本教程为一个python入门教程，面向初学者，因此内容较为详细。主要内容为python环境配置教程，包括Anaconda，PyCharm，Jupyter notebook的安装与配置，及其常用技巧。教程以Windows系统为平台作演示，其他系统可能存在少许差异。
使用GPU服务器的时候往往是多人用一台服务器，而每个人的权限不一定都拥有root权限，因此防火墙的问题就不好解决。如果想要通过本地使用服务器的jupyter notebook就会有些困难，本文整理网上教程同时博主自己也实践了一下。
觉得jupyter+R挺配的，可以每块代码直接在下面输出结果，适合R语言学习。我觉得我就是因为这个工具+生信技能树的R语言入门教程而入门的R语言。当然，入门一门语言很可能不能靠一本书，而是需要多本书才能实现。
《深入浅出Python机器学习》读书笔记，第二章 基于Python语言的环境配置
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件：张量和梯度。
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。
在Project Tool Window中，单击Alt+Insert。然后，在出现的弹出菜单上，选择Jupyter Notebook选项并输入文件名（此处为MatplotlibExample.ipynb）。
这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么。
卸载 jupyter-重装jupyter，然后输入 jupyter notebook，一直提示 ‘jupyter’ 不是有效命令。
前些日子在复习线代，因此避免不了繁杂的行列式计算，关键算出来还不知道对不对，所以想借助 Matlab 来验证。但这玩意太重了，而且复习的时候手头只有一个 iPad，没有 PC，于是我下载了一个叫 Matlab mobile 的 APP，但是一点用也没有，输入输出十分麻烦，而且公网的访问速度也十分感人，于是我想到了可以用局域网搭建一个服务器。
安装好了anaconda只好，大家应该见到这些玩意，还有一个spider我删除了，有Pycharm就可以不要spider了。我这里的jupyter是设置了deeplearn为默认环境，所以有jupyter后面多了deeplearn。
最近Python又火了一把，一是我大山东省小学六年级的教材中加入了Python的内容;二是从2018年起，Python也将成为浙江高考的内容之一；三是计算机二级考试加入了Python科目。 早先常常看到新闻，国外4-5岁的小孩开发APP，给MM开发游戏之类的。可以看到，国外对小孩编程的教育还是比较早的，通常也会使用python来编程，因为它简洁易用。亚马逊上早早的就有了Python for kids和Python Bytes: An ABC Introduction to Programming for T
“本文介绍windows10下python环境的搭建与使用入门，通过Anaconda+jupyter notebook实现python程序的完整执行。可直接跳到文末领取需要的资源。”
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
jupyter notebook 是个好东西，但是默认皮肤实在是看得人难受，最不能忍的是字号太小。感谢GitHub大神，提供了这款主题更改工具，网上很多人介绍了更换主题的方法。我还做了一些字号、字体等修改，现在舒服多了。另外，前面我写了一个系列的jupyter文章，很详细，有兴趣的小伙伴可以参考文章末尾的历史文章哦！
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户，对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒，但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件，它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号；要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力，易于学习而又不让真正的黑客感到无聊；还有，它应该是交互式的，同时又是编译型的……
今天就公开啦：Jupyter Notebook，没有Pycharm，没有Vscode，没有Sublime text。只有Jupyter Notebook。从2019年至今，使用了两年半多的时间，今天就好好聊聊它~
在Windows下安装Anaconda时，就默认一起安装了spider和jupyter notebook，但其实Win下的Jupyter是不能使用的，既然官方带了，也就说明正在开发windows版本，但在官方更新之前还是只能在Linux环境下使用。 Jupyter Notebook Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化
在上一篇中大家已经熟悉了GPU服务器创建及初始化步骤，那么接下来该如何具体远程开发？如何调试代码、同步数据呢？
Python是一种面向对象程序设计语言，由荷兰人吉多·范罗苏姆于1989年底发明。目前是最常用也是最热门的一门编程语言之一，应用非常广泛。
本文介绍了Jupyter Notebook的入门教程，首先介绍了Jupyter Notebook是什么，以及它的主要特点。然后详细讲解了如何安装Jupyter Notebook，并提供了Jupyter Notebook的入门示例。最后介绍了如何创建新的笔记本、如何导入已有的笔记本、如何编辑笔记本结构、如何运行代码、如何添加注释和如何保存笔记本等操作。
根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。如果你是一位使用Python的开发人员，而且希望提高自己的技术水平，或者你想学习Python，那么你可来对地方了。本文将为你献上25个最佳GitHub代码库。
“ Jupyter Lab 的GitHub Copilot、Cursor：免费开源的智能开发插件 Jupyter AI。”
工欲善其事必先利其器，一个好的工具能让起到事半功倍的效果，Python 社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法，下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利，推荐给追求美好事物的你。
以上所述是小编给大家介绍的Python3 jupyter notebook 服务器搭建，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站事（zalou.cn）网站的支持！
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
本文转载自：http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78961288，即博主本人的博客，保留所有版权，禁止转载，腾讯云+的专栏对markdown的支持不是很好，可以在原博客查看，请见谅。
本文将推荐一个Github开源项目：python-tutorial[1]。本Python教程包含了一些范例，涵盖了大多数Python日常脚本任务，是入门Python的学习资料，也可以作为工作中编写Python脚本的参考实现。
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