Ubuntu  Desktop 16.04 LTS 安装好系统默认就有python两个不同版本(2.7.12和3.5.2) 现在来熟悉一下jupyter的对python这两个不同python版本的内核配置过程:  1.分别下载不同的python内核版本 命令如下: sudo pip2 install   ipykernel sudo pip3 install   ipykernel 2.安装不同的python内核版本 命令如下: sudo python2 -m ipykernel install

今天在使用jupyter 时,已启动服务,但每次都需要手动去浏览器 输入网址才可以, 最好找了好久才解决了. 去cmd 命令窗口执行jupyter notebook --generate-config  可以找到  Jupyter_notebook_config.py文件 在文件中 找到 #c.NotebookApp.notebook_dir = ''  注意这里的谷歌路径是自己安装的谷歌路径,路径必须时双” \\ “否则报错   这样就成功的解决了这个问题

Windows下jupyter notebook默认的启动路径就是当前cmd启动jupyter 的路径: C:\Users\用户名>jupyter notebook 此时jupyter 的启动工作路径就是在  c:\Users\用户名,当更改盘符或者文件夹路径时 jupyter 的启动也会随着改变,为了使每次都在一个指定的工作路径下打开,可按如下设置: 1.打开命令行( win+R,输入cmd,然后按回车键 ),输入: jupyter notebook --generate-config 此时会

问题描述: 安装完jupyter notebook之后,启动时需要输入密码,如下图所示: 解决方法: 1.启动jupyter notebook 2.在另一个的终端中输入 jupyter notebook list 3.在浏览器中登录ttp://127.0.0.1:8888 4.在密码栏输入步骤2中输出的token值

当您想到Jupyter Notebooks时,您可能会考虑使用Python,R,Julia或Scala而不是.NET编写代码. 今天,我们很高兴宣布您可以在Jupyter Notebooks中编写.NET代码. Try .NET已经成长为可以通过可运行的代码片段,带有dotnet try全局工具的.NET Core交互式文档生成器以及现在的Jupyter Notebook中的.NET支持更多的Web交互体验. Build .NET Jupyter Notebooks 要开始使用.NET Note

介绍 anaconda jupyter notebook是一种基于浏览器的python编译环境.(大概) 使用时可能因为浏览器缓存造成问题. 但是很方便. 启动方法 anaconda navigator launch anaconda prompt 输入 jypyter notebook (复制网址)

1.找到anaconda下的anaconda prompt并打开(或者CMD)都可以 2.在anaconda prompt里面输入:jupyter notebook --generate-config 回车后会生成一个配置文件jupyter_notebook_config.py,会提示该文件所在的目录. 3.找到并打开这个文件,需要在这个文件设置默认浏览器处增加Chrome,找到如下代码(95-99行): ## Specify what command to use to invoke a we

其实这个方法有时候不是特别有效额 方法一: 查了网上好多其他的方法,但是都没用,只好独辟蹊径了. 首先找到anaconda的安装路径,找到jupyter notebook,我的是如下: 发送快捷方式到桌面,打开属性: 那个红框里默认的起始路径,就是jupyter notebook启动进去的地方 原先的快捷方式可以不用删掉,如图可以看到起始位置,但是修改下面的起始位置却起不了作用,不知道为什么嘛? 方法二: 找到目标文件夹路径上面,直接输入cmd,当然每次都这样,有点麻烦了哦. 输入jupyter

一.Python 环境搭建 本章节我们将向大家介绍如何在本地搭建Python开发环境. Python可应用于多平台包括 Linux 和 Mac OS X. 你可以通过终端窗口输入 "python" 命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本. Unix (Solaris, Linux, FreeBSD, AIX, HP/UX, SunOS, IRIX, 等等.) Win 9x/NT/2000 Macintosh (Intel, PPC, 68K) OS/2 DOS

Jupyter notebook入门 [TOC] Jupyter notebook 是一种 Web 应用,能让用户将说明文本.数学方程.代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中. Jupyter Notebook 已迅速成为处理数据的必备工具.其用途包括数据清理和探索.可视化.机器学习和大数据分析. 安装 Jupyter notebook 目前,安装 Jupyter 的最简单方法是使用 Anaconda.该发行版附带了 Jupyter notebook.你能够在默认环境下使用 notebo

1- Jupyter简介 HomePage:https://jupyter.org/ 安装指南:https://jupyter.org/install.html 官方文档:https://jupyter.org/documentation.html    https://jupyter.readthedocs.io/ Jupyter提供一个开源的基于浏览器的Notebook, 可以开发.协作.分享甚至发布数据科学结果:  可用于创建和共享代码与文档网络应用: 可在其中编写并运行代码.查看输出.可

Jupyter Notebook介绍.安装及使用教程 原文链接:https://www.jianshu.com/p/91365f343585 目录一.什么是Jupyter Notebook? 1. 简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序.其可被应用于全过程计算:开发.文档编写.运行代码和展示结果.——Jupyter Notebook官方介绍 简而言之,Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

目录 简介 Jupyter Notebook 启动notebook server notebook document 的结构 code cells markdown cells raw cells 以模块的形式导入Jupyter Notebooks 简介 如果我们想要运行Python,通常有两种方式,第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行,还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件,在文件中编写python代码,然后运行. 如果我们想写一篇关于Python的

python3.6安装 下载python安装包,这里下载的最新的3.6.1版本 https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/ 将安装包上传到服务器并解压 tar zxvf Python-3.6.1.tgz 安装python cd Python-3.6.1 ./configure --prefix=/usr/local/python-3.6.1 #重要,指定python的安装路径,可以自己设置. make sudo make install 修改python的软

在搭建cuda + Anaconda + tensorflow的开发环境时,在虚拟环境中的jupyter notebook启动后无法导入tensorflow.具体解决方案如下: 1.首先在虚拟环境中安装ipython和jupyter,可以用conda安装,也可以用pip安装 pip install ipython pip install jupyter 2.执行下面的命令(不知道为什么) ipython kernelspec install-self --user 3. mkdir -p ~/.

从 Anaconda Prompt 或 Jupyter Notebook 终端进入Python后重新退出到命令状态 退出Python:exit() 或者 Ctrl+z 例子一枚 默认打开的是3.7,需要在prompt激活py35,之后切换到Python3.5 输入 jupyter notebook 启动笔记本(退出Python输入状态时),回车等待后自动在浏览器打开

今天使用dlib没有py37版本,因此创建了Version_36虚拟环境.但jupyter notebook默认的内核找不到新建的虚拟环境,解决方法是需要安装两个包: × ipykernel × nb_conda 安装完成后效果如下:

1.背景 首先说一下我的环境: os : windows10 anaconda版本:2.7 官网提供了两种方法来安装TensorFlow:pip和anaconda.我使用的是anaconda方法.按照步骤安装完成后,在命令行可以导入tensorflow,也可以运行程序,然后我在创建的名为tensorflow的环境中使用命令jupyter notebook启动jupyter notebook,但在jupyter notebook的选项中还是只有python2,并没有刚安装的环境,如下图: 而且执行

之前在自己博客上写了一个如何通过自建配置文件,让jupyter notebook可以调用conda虚拟环境的python解释器. 今天介绍一种更加简单的方式,无需手动配置文件,利用ipykernel可以自动生成对应的配置文件,然后直接启动jupyter notebook即可,而且只需要在第一次使用的时候进行生成,之后可以直接使用. 例如,现在想创建一个虚拟环境名为py3,希望在jupyter notebook中可以直接选择py3这个kernel.命令如下 conda create -n py3