一.简介: .ipynb文件即为Jupyter 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程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown.它的主要用途是:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等,Jupyter Notebook 与 IPython终端 共享同一个内核. 二.如何在windows下打开一个.ipynb文件 1.使用pip安装jupyter pip

在定义函数或者类的.ipyter文件的末尾加上 try: !jupyter nbconvert --to python ppp.ipynb #ppp是文件的名称 except: pass 在需要导入到文件中: import sys #import os #os.getcwd() sys.path.append("G:/Jupyter") #ppp文件的路径 from ppp import dd 方法二: 首先创建一个model.py文件,放在一个固定的位置 import io, os,

首先cmd下面输入: pip install jupyter notebook ,安装慢的改下pip的源为国内的源 然后cmd中输入: jupyter notebook就会弹出一个页面 先upload这个.ipynb后缀的文件 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

直接执行的python代码ipynb2pdf.py 主要思路.将ipynb文件转成tex文件,然后使用latex编译成pdf.由于latex默认转换不显示中文,需要向tex文件中添加相关中文包. 依赖 latex 中的 xelatex,需要xelatex.exe文件在PATH环境变量下 # coding:utf-8 import sys import os import re import shutil notebook = sys.argv[1] texFile = notebook.repl

TF.Learn 手写文字识别   转载请注明作者:梦里风林Google Machine Learning Recipes 7官方中文博客 - 视频地址Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 7 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 mnist问题 计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature 给定每张图片对应的字符,作为label,总共有10个label,是一个多分类问题

这两天一直在做课件,我个人一直不太喜欢PPT这个东西--能不用就不用,我个人特别崇尚极简风. 谁让我们是程序员呢,所以就爱上了Jupyter写课件,讲道理markdown也是个非常不错的写书格式啊. 安装Jupyter其实非常简单,你会python就应该会用jupyter,起码简单的 pip install jupyter, jupyter notebook 要会对伐- 好那接下来就是使用jupyter了,启动jupyter后,使用浏览器访问相应IP:Port就可以使用了.没错,jupyter就

阅读目录 命令模式 (按键 Esc 开启) 编辑模式 ( Enter 键启动) Jupyter Notebook 的快捷键 使用前需要进行安装: pip install jupyter   (前提是你已经安装好Python,并将python添加到环境解释器中) 安装完成之后,因为python已经添加至环境变量中,所以直接使用 jupyter notebook即可启动,如果你想要打开ipynb结尾的文件,直接在cmd控制台将用cd切换到ipynb结尾的文件所在的目录即可! Jupyter Note

搞了几天终于把这个给搞得差不多了,遇到的错误这里也记录一下: 一.配置[配置什么的300和512其实差不多,这里只举一个例子来分析一下] 之前的文件修改什么的和300x300的一样:https://www.cnblogs.com/GrPhoenix/p/10018072.html 从自己训练的ssd_300_vgg模型开始训练ssd_512_vgg的模型 因ssd_300_vgg中没有block12,又因为block7,block8,block9,block10,block11,中的参数张量两个

SSD_300_vgg和SSD_512_vgg weights下载链接[需要科学上网~]: Model Training data Testing data mAP FPS SSD-300 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 test 0.817 - SSD-300 VGG-based VOC07+12 trainval VOC07 test 0.778 - SSD-512 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 t

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of

Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow 代码链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 这是基于Python 3,Keras和TensorFlow 的Mask R-CNN的实现.该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割masks.基于功能金字塔网络Feature Pyramid N

0.ATTENTION!!! JavaFx里是通过Java调用控制台执行的的jupyter和xelatex指令, 这些个指令需要在本地安装Jupyter和MikTeX之后才能正常在电脑上运行 1.[问题背景] 1.1 最近写了一个大数据的小练习,感觉那个有点用,就想导出PDF去打印 然后问题来了:导出的PDF不显示中文!!!(可惜那一块多钱). 网上教程差不多就是用juypter和xlatex命令进行转换,但是这样一个一个转感觉有点麻烦, 然后就想着写一个Java程序看看能不能自己选择文件进行P

ubantu安装记录 apt install python3-pip anaconda安装 https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh ai@ubuntu:~/Downloads$ sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh Welcome to Anaconda3 2020.11 In order to continue the installation process,

没有安装ipython notebook 后看见.ipynb文件直接手足无措了 一.安装ipython notebook 使用命令 pip ipython [all] 为所有用户安装 ipython notebook 最后安装了这么多: Successfully installed MarkupSafe-0.23 Sphinx-1.4.5 alabaster-0.7.8 babel-2.3.4 backports.shutil-get-terminal-size-1.0.0 colorama-0

本文环境:win10(64)+anaconda3(64) anaconda3安装好后,可在开始菜单下查看 背景:jupyter notebook打开后无法更改路径,只能在默认路径下upload文件(如.ipynb .txt .csv ···)后,才能打开并查看文件中的具体内容.如何快捷高效地打开任意位置的.ipynb文件呢?下面提供的解决方案,可以让你双击直接打开.ipynb. 解决方案: Step1. 首先找到jupyter notebook的快捷方式,右键--属性--复制"目标"中

两个方法: 法一:本机安装jupyter notebook的情况下直接下载文件并打开 本机打开的话会在浏览器中显示,地址为localhost:8888,也就是本机 法二:在线打开:利用 'https://nbviewer.jupyter.org/ ' 可以快速加载ipynb文件 举例来说: 假设要打开的GitHub网址:https://github.com/anliux/Python_Crash_Course/blob/master/PartII_Project_2_DataVisualizat

        当我们用jupyter notebook编辑好.ipynb文件后,肯定会想不用运行jupyter notebook也能方便得查看.ipynb的文件,如果直接打开.ipynb的文件,我们会发现这是一种类似于json格式的文件,需要解析器解析之后才便于人眼阅读.那怎么办呢,难道非得运行jupyter notebook不可?当然不用.github现在已支持渲染.ipynb的文件,所以可以在github上专门建一个repo,然后把.ipynb的文件上传到这个repo中,这样以后你就可以在

有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python  https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=10750405 一.jupyter notebook里ipynb文件转为py文件 法一: 在xxx.ipynb所在目录下,打开终端,并输入命令:   jupyter nbconvert --to script xxx.ipynb  其中xxx.ipynb是要转换文件的名字,转换后在该目录下出现xxx.py文件. 法二: 启动

前面用了好久Notebook来交互式编程了,这次说说几个其他的选项: Notebook Markdown 这次选Markdown模式(关于Markdown基础可以看之前写的Markdown Base) 和代码一样,Shift+回车就可以预览了,怎么样是不是很酷的感觉? Jupyter NBConvert 生成HTML or Markdown 不闲扯,继续说说NBConvert,默认指令是把.ipynb文件生成html,eg: jupyter nbconvert *.ipynb 如果想要生成指定格

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 方法1. pycharm可以打开 方法2 https://jingyan.baidu.com/article/19192ad8edc736e53e570724.html naconda 方法/步骤     打开Anaconda-Navigator(没安装的自助安装哈)   启动notebook.下面是控制台的信息.   顺利的话,就能在浏览器打开了.   找到ipynb文件所在目录   点击打开文件   选择文件下的转化为Python脚本菜单   下载