转载博客的Jupyter Notebook远程连接配置方法. 0 - 参考资料 https://www.jianshu.com/p/08f276d48669?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation

代码管理工具也用了不少年了,整理下. 管理工具比较 用过VSS,CVS,TFS,SVN还有一个微软内部使用的不记得什么名字了.这里进行一些简单比较,重点介绍SVN的用法. CVS历史悠久,1986年就发布了第一个版本,采用CS结构,服务器保持全部历史信息,主要用来管理文本,对其它类型的文件支持的不好.服务器上保存文件和修改的增量,可以直接打开编辑.按照文件来控制版本,当文件改名或挪地方之后,原来的历史信息就全丢了.不支持提交版本的原子性.操作简单直观,如果是简单的代码管理,这是比较合适的选择.

通常开发中遇到自己电脑和公司电脑代码共享的问题.比如一些通用的库,图片等项目中基本通用. 一些项目库如google code, github内地访问又挺困难的,常常无法连接,或者慢死..还有就是必须开源,这对公司项目来说是不允许的.! 解决方案.(同时能够svn本地和局域网) 1. 使用一个网盘. 我用的是百度网盘(快) 2. 本地架设一个svn服务器. 我用的是Subversion.忘记当初怎么装的.自己去svn下载个版本,然后安装会生成个subversion文件夹 -------------

在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 很多deep learning教程都推荐在jupyter notebook运行python代码,方便及时交互.但只在本地运行没有GPU环境,虽然google colab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问.于是想给实验室的服务器配置jupyter notebook,供本机远程访问.踩了不少坑,码一下教程以供参考. 服务器环境是Ubuntu 16.04.5 LTS .本机windows1

ipython 是 jupyter notebook的前身并拥有ipython的全部功能         jupyter拥有 cell, markdown 整合的功能, 能同时运行代码, 而且是多组的. 同时也可以插入markdown这种多功能注释 包括图片(但支持很差). 写教程,写博客非常一流. 而且还可以上传到jupyterhub-据说要自己搭建         对于初学者来说, jupyter毕竟是一个web应用, 存储文件有不稳定的地方. 建议还是使用pycharm这类的软件编写代码.

VS Code Python 全新发布!Jupyter Notebook 原生支持终于来了! 北京时间 2019 年 10 月 9 日,微软发布了全新的 VS Code Python 插件,带来了众多更新!其中,最大的更新就要属万众期待的 Jupyter Notebook 原生支持了! 我们来看看这次 Jupyter Notebook 的原生支持带来了哪些好用的功能吧! 创建 Jupyter Notebook 当安装好 Python 插件最新版后,使用快捷键 Ctrl+Shift+P 调出 Co

PythonJupyter Notebook各种使用方法记录持续更新 一 Jupyter NoteBook的安装 1 新版本Anaconda自带Jupyter 2 老版本Anacodna需自己安装Jupyter 二 更改Jupyter notebook的工作空间 1 方式一 2 方式二绝招绝招 三Jupyter的各种快捷键 四Jupyter Notebook如何导入代码 1 将本地的py文件load到jupyter的一个cell中 2 从网络load代码到jupyter 五Jupyter运行py

Jupyter Notebook, 以前又称为IPython notebook,是一个交互式笔记本, 支持运行40+种编程语言. 可以用来编写漂亮的交互式文档. Linux下, Jupyter Notebook的安装过程可以参考Jupyter官方网站, 具体的, 可能只需要一句话就能搞定: pip install jupyter 安装完之后, 在终端运行 jupyter notebook 即可打开jupyter notebook. 先看一个用jupyter notebook的例子(图1), 有个

一.Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ?或者help(模块/方法):查看模块/方法的解释文档: 1)%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令:%run.%timeit # 魔法命令格式:% + 命令 # %run:将模块引用并在Jupyter Notebook中执行(这是与import的区别),模块被引用后,其内部的函数可以在Jupyter Notebook中直接被引用: # 格式:%run + 文件的地址 + 文件名 2)%timeit 测试代码的性能,后面只

标签(空格分隔): Python 一 Jupyter NoteBook的安装 1 新版本Anaconda自带Jupyter 2 老版本Anacodna需自己安装Jupyter 二 更改Jupyter notebook的工作空间 1 Jupyter的工作空间在哪里指定 2 如何找到该配置文件 三Jupyter的各种快捷键 四Jupyter Notebook如何导入代码 1 将本地的py文件load到jupyter的一个cell中 2 从网络load代码到jupyter 五Jupyter运行pyth

jupyter notebook使用起来代码效果很直接,这是我最喜欢的一点,但是主题单一,后来改了一下主题.也可以接受了,但是还有一个问题是显示图片太小我们可以用两个方法来改变它. 一.可以通过rcParams属性直接修改plot的size: plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # 单位是inches rcParams有很多属性可以设置,具体的可以看matplotlib的官网介绍: https://matplotlib.org/tutoria

0x00 概述 Jupyter Notebook安装的官方网站 安装Jupyter Notebook的先决条件:已经安装了python(python 2.7 或者是python3) 具体的安装方法: 官方建议利用Anaconda安装Jupyter 安装完成Anaconda后,如果该Anaconda并不自带Jupyter Noterbook,那么,打开cmd,输入:conda install jupyter 可以使用pip install jupyter安装 0x01 更改Jupyter note

Win下更改jupyter主题 Themes地址 本人环境  Win+Conda 开始使用pip 安装,发现无法使用pip,修改环境变量,将D:\Program Files\Conda\Scripts加入Path中 再次使用pip,报错无SSL,网上查找发现需将D:\Program Files\Conda\pkgs\openssl-1.1.1b-he774522_1\Library\bin加入路径中, 最后使用pip install --upgrade jupyterthemes,安装theme

增强 Jupyter Notebook的功能 Jupyter Notebook 是所有开发者共享工作的神器,它为共享 Notebooks 提供了一种便捷方式:结合文本.代码和图更快捷地将信息传达给受众.目前,Jupyter Notebook 已经应用于数据分析和数据科学等领域. 然而,大部分开发者仅仅了解其皮毛.开发者使用 Jupyter Notebook 的基本功能来写 Python 代码.展示图.但是你们知道 Jupyter 中还有大量自定义功能吗?这些很酷的选项可以帮助你使用 Jupyte

(废话):今天在做实验的时候遇到了一点问题,就问了问本科的室友,结果室友推荐我使用Jupyter Notebook来写代码,以前看其他同学使用过,但是一直在用Pycharm写,需要的时候顶多是Debug看一下,直到今天室友展示了以后才决定使用这个工具. 写在前面:由于本人之前自学过前端的东西,了解一些HTML语言和CSS相关的东西,所以想到了这个方法,另外自己的Jupyter Notebook是用Anaconda来安装的,所以如果你不是使用annaconda来安装的,这个方法可能不适用,安装可以

前一篇我转载了别人SVN的使用方法,前面的配置和服务器我不是很明白,自己尝试后发现我需要使用到的核心命令是下面一些. 新浪SAE提供了SVN代码管理仓库,只要进入相应应用,然后点击左侧代码管理,到最下面可以看见SVN仓库的地址. 1.第一次下载服务器上的代码到本地,比如我的博客: 首先CD到你要放代码的目录 然后:svn checkout https://svn.sinaapp.com/irayshen/ 接着会提示你输入账号密码,选择T是暂时,P是永久. 2.提交修改 CD到相应目录, 然后:

简介 svn和git都是常用的版本管理软件,但是git无论在理念或是功能上都比svn更为先进.但是有的公司是以svn作为中央仓库,这时git与svn代码的同步就可以通过 git-svn这个软件进行,从而用git管理svn代码.最后的效果相当于把svn仓库当作git的一个remote(远程仓库),而你本地的代码都是通过git来管理,只有push到svn时才会把你本地的commit同步到svn. 从svn克隆 首先看一看用于测试的svn项目结构,svn的仓库路径是file:///d/Projects

第一步,链接服务器,创建代码管理仓库 第二步,输入服务器的配置,链接服务器(例子是以svn:// 为例子) 第三部 ,链接成功后,SVN的基本界面组成 第四步 从仓库中check out你需要的项目 第五步  (自己工作管理区)管理已经Check Out的代码,  一般的顺序就是  1 . Updata(更新代码) 2 . 找到Missing查看冲突文件(发现冲突) 3 . 查看每一个冲突文件,并且解决(解决冲突 - Resolve) 4 . 再次Updata并运行代码看是否有错误, 假如程序运

这段时间在公司开发Flex程序,所以使用TortoiseSVN作为团队代码管理器,今天在公司服务器上部署SVN服务器,并实验成功,总结如下: 服务器环境: 操作系统:Windows Server 2008: SVN服务器端程序:VisualSVN Server 2.1.5:(http://www.visualsvn.com/ ) 客户端环境: 操作系统:Windows 7 32Bit: SVN客户端程序:TortoiseSVN-1.6.12.20536-win32-svn-1.6.15:(htt

按照上一篇博客安装完 Python 和 Jupyter Notebook 后,我们已经可以使用 Notebook 愉快的编写 Python 代码了,但是发现它不像其他编辑器那样会弹出代码提示,这稍微有点不便,在网上查找相关资料,发现可以通过安装插件来添加代码提示功能,具体安装流程如下: 参考:https://www.jianshu.com/p/6f267f5584f8 1.打开 Anaconda Navigator,点击 Environments -> base (root) -> Open

PPT 是个强大的工具,但是笔者的 PPT 制作技术不咋地,所以之前的分享习惯使用 Jupyter Notebook + RISE,这样使用简单的 markdown 格式加上代码就足够做一次代码分享了.由于是纯文本格式的,我们可以放到 git 仓库里做版本控制.甚至你可以在网页里直接运行 python 代码.做好的分享还可以用 Jupyter 导出成 pdf.html等格式分享出去. 本文主要是讲如何使用 Jupyter Notebook + RISE 制作一个分享用的网页 PPT. 安装和使用