之前安装anaconda,会自动安装jupyer笔记本,但是本人从来没有用过,近期查看github上的一些教程时,发现很多文件都是.ipynb为后缀的jupyter文件,于是自己准备琢磨一下把环境换成已有的py环境(我自己设置的python环境中有一些之前安好的包),毕竟jupyer的界面比ipython啥的要好看很多,也方便修改和可视化. 一.查看jupyter的kernels: 查看: jupyter kernelspec list 输出: python3 /Users/Sharry/Ana

jupyter 安装.配置及使用笔记 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-2-22 絮絮叨叨篇的前言 早在大四做毕业设计的时候用过jupyter notebook,交互性非常好,研究生阶段继续使用,受益匪浅,自己安装了一下,记录一下使用过程. 技巧篇后续补上~ 开始耍起来吧 1. jupyter 安装篇 见博客 python 库安装笔记 2.启动命令: (1)在cmd中,?输入"ipython noteb

1.安装 pip3 install jupyter 2.配置 2.1. 生成一个 notebook 配置文件 jupyter notebook --generate-config /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 2.2. 生成密码 从 jupyter notebook 5.0 版本开始,提供了一个命令来设置密码:jupyter notebook password,生成的密码存储在 jupyter_notebook_config.json. $

本地登陆 cmd输入下面的命令,会进入用户主目录 jupyter notebook 在浏览器打开时,提示输入token,复制命令行上的token还是不能进入,其实浏览器上有提示的,按照提示操作即可,输入“jupyter notebook list”,然后可以看到当前运行的服务以及相应的token,将 "b2d……fa6"输到浏览器中就可以进入相应的目录了 但是我设置了C:\jupyter为主目录,并且设置了密码,这里没有token,想要远程登录还要想其他方法. jupyter note

环境:macbook pro, mactex, jupyter notebook, brew 安装pandoc从而支持格式转换为tex: brew install pandoc 修改tex article 模板,添加中文支持: >/dev/null | xargs vi# like .../nbconvert/templates/latex/article.tplx# 或者分两条命令运行 修改Latex Article头部为: %=================================

服务器端配置 在服务器生成jupyter配置文件 $jupyter notebook --generate-config 生成之后会得到配置文件的路径 启动jupyter,设置密码 In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() 输入.确认密码之后,得到了密文'shal:...' 修改配置文件 打开之前生成的配置文件 添加如下代码: c.NotebookApp.ip = '*' c.NotebookApp.password =

0.生成配置文件(一般采用默认) jupyter notebook --generate-config 1.打开ipython, 创建一个密文密码 In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: Verify password: Out[2]: 'sha1:ce23d945972f:34769685a7ccd3d08c84a18c63968a41f1140274' 2.修改默认配置 vim ~/.

安装Anaconda 从清华大学开源软件镜像站选择合适自己的版本 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh chmod u+x Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh Please, press ENTER to continue >>> 点回车 ===

jupyter 是什么Jupyter Notebooks 是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言,它的本质是一个 开源的 Web 应用程序,我们可以将其用于创建和共享代码与文档,他可以支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown. Jupyter Notebooks提供了一个环境,让你可以无需离开这个环境,就可以在其中编写你的代码.运行代码.查看输出.可视化数据并查看结果.因此,这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具,其中包括数据清理.统计建模.构建和训练机器学习模型.

1 生成配置文件 linux和mac系统打开终端 windows系统打开anaconda自带的终端 jupyter notebook --generate-config 此时系统会生成 ~/.jupyter/ 这个隐藏文件夹,且文件夹中生成了一个jupyter的配置文件jupyter_notebook_config.py 2 配置密码+端口+远程登陆+工作目录+启动mathjax 2.1 生成jupyter的密码 打开IDE或者命令行,输入如下命令 from notebook.auth impo

1.通过python的pip方式安装jupyterpython和pip都安装好后,通过cmd进入命令提示窗口,找到python安装目录下的Script目录,例如我的是路径是:C:\Program Files\PYTHON\Scripts,输入命令:pip install jupyter ,并回车,会自动进行安装. 此时点击右上方的“New->Python3”即可开始编辑(我只安装了python3版本所以默认内核是3) 2.更改jupyter的工作路径刚安装完成后的的jupyter默认工作目录是你

Jupyter 项目(以前称为 IPython 项目),提供了一套使用功能强大的交互式 shell 进行科学计算的工具,实现了将代码执行与创建实时计算文档相结合. 这些 Notebook 文件可以包含任意文本.数学公式.输入代码.结果.图形.视频以及新型 Web 浏览器能够显示的任何其他种类的媒体. 无论你是第一次使用 Python 并希望在有趣的交互式环境中了解它,还是执行一些严格的并行/技术计算,Jupyter Notebook 都是一个很好的选择. 1. 安装 $ pip3 install

虚拟环境 conda create -n python36 python=3.6 使用以下命令激活: activate python36 Notebook 安装插件 conda install nb_conda 之后打开notebook jupyter notebook 新建中就会出现虚拟环境 Lab 在ipython中安装这个虚拟环境 python -m ipykernel install --name python36 之后打开lab jupyter lab 就可以发现多了一个kernel

抓了下包,看了一下WS连不上,参考这个,问题解决 location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8813/; # JUPYTER_PORT 为 Jupyter 运行端口 proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_http_versi

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor

1. R 安装 通常在Terminal下直接apt-get 即可,在16.10下可以get到R-3.3.1,目前最新好像是 R-3.4.2,可以去官方网站下载源码编译 (https://www.r-project.org)​ sudo apt-get install r-base 2. 在jupyter notebook中配置R的kernel 近期在Jupyter下跑python,方便边调试边记笔记.因为Jupyter也支持R语言,所以尝试添加R kernel到Jupyter中. 主要依赖 "I

jupyter运行后只能在本机运行,如果部署在服务器上,大家都希望可以远程录入地址进行访问,这篇文章就是解决这个远程访问的问题.几个基本的命令就可以搞定,然后就可以愉快的玩耍了. 1.安装jupytetr conda install jupyter 2.远程访问配置 jupyter notebook --generate-config jupass = 'python -c"from notebook.auth import passwd; print(passwd())"' echo

安装和配置Jupyter Notebook 安装jupyter notebook conda conda install -c conda-forge notebook pip pip install notebook 安装好之后,运行: jupyter notebook 看是否能成功运行 配置Jupyter notebook 首先生成配置文件:sudo jupyter notebook --generate-config 然后修改位于~/.jupyter/jupyter_notebook_co

--2013年8月23日11:00:26环境:centos6.3(64bit)--场景默认情况下在用yum install 安装软件会从配置库中下载依赖包默认依赖库:来自网络在本地搭建依赖库可以节约带宽,充分发挥本地或局域网的优势 --核心思路 ->安装createrepo把本地的rpm包管理为本地库 ->安装httpd可以通过url访问本地库 ->修改本地库配置使用本地库--操作实例:服务器计算机名:cos1需要在cos1上安装:1.安装httpd服务,作用:用browser查看本地库

一.安装python和python-pip sudo apt-get install python python3 python-pip python3-pip sudo pip install --upgrade pip #更新pip sudo pip3 install --upgrade pip 二.安装jupyter-notebook sudo pip install jupyter sudo pip3 install jupyter 三.配置可以同时使用python2和python3内核

样例项目参考视频教程:http://www.roncoo.com/course/view/85d6008fe77c4199b0cdd2885eaeee53 IP:192.168.4.221  8G内存(Hudson多个工程在同时构建的情况下比较耗内存) 环境:CentOS 6.6.JDK7 Hudson不需要用到数据库 Hudson只是一个持续集成服务器(持续集成工具),要想搭建一套完整的持续集成管理平台,还需要用到前面课程中所讲到的SVN.Maven.Sonar等工具,按需求整合则可. 1.