jupyterlab专题

JupyterLab使用指南(十): JupyterLab安全性与配置教程

文章目录 1. 生成详细的配置2. 安全策略2.1 使用 HTTPS 加密通信2.2 设置访问密码2.3 禁用 root 用户启动 3. 修改配置文件4. 将 JupyterLab 作为后台进程运行4.1 使用 `nohup`4.2 使用 `systemd` 1. 生成详细的配置 JupyterLab 的配置文件用于管理和定制 JupyterLab 的各种行为。可以通过以下命

JupyterLab使用指南(八):更改JupterLab左侧默认打开目录

在JupyterLab中，默认打开路径通常是由其配置文件中的root_dir设置决定的。如果你没有特意设置这个配置项，JupyterLab可能会使用当前用户的主目录或者上一次关闭时的路径作为默认打开路径。更改JupyterLab默认路径的操作在不同操作系统下大体相似，主要是通过配置文件来实现。下面是针对Windows、macOS和Linux三种常见操作系统的具体步骤： Windows 使

JupyterLab使用指南(七):JupyterLab使用 LaTeX 生成数学公式

在 JupyterLab 中，可以使用 LaTeX 语法生成复杂的数学公式。JupyterLab 内置对 LaTeX 的支持，使得我们可以方便地在 notebook 中编写和展示数学公式。以下是详细的步骤和示例。 1. 使用 LaTeX 生成数学公式 LaTeX 是一种专门用于排版数学公式的语言。JupyterLab 支持在 Markdown 单元格和代码单元格中使用 LaTeX。 1.1

Dockerfile封装制作pytorch（tensorflow）深度学习框架 + jupyterlab服务 + ssh服务镜像

一：docker-hub官网寻找需求镜像 1.我们在https://hub.docker.com/官网找到要封装的pytorch基础镜像，这里我们以pytorch1.13.1版本为例 2.我们找到的这个devel版本的镜像（我们需要cuda的编译工具） pytorch版本是1.13.1，cuda版本是11.6，cudnn gpu加速库的版本是8版本（ubuntu系统已经封装在镜像里了，一会启动

JupyterLab使用指南(六):JupyterLab的 Widget 控件

1. 什么是 Widget 控件 JupyterLab 中的 Widget 控件是一种交互式的小部件，可以用于创建动态的、响应用户输入的界面。通过使用 ipywidgets 库，用户可以在 Jupyter notebook 中创建滑块、按钮、文本框、选择器等控件，从而实现数据的交互式展示和控制。 2. Widget 控件的安装要在 JupyterLab 中使用 Widget 控件，首先需要

JupyterLab使用指南(四):JupyterLab的Magic 命令

1. 什么是 Magic 命令 Magic 命令是 JupyterLab 中的一类特殊命令，用于简化和增强代码的执行。它们以 % 或 %% 开头，可以进行各种操作，如时间测量、环境设置、文件操作等。Magic 命令分为行 Magic 命令和单元 Magic 命令两种。行 Magic 命令：以 % 开头，作用于一行代码。单元 Magic 命令：以 %% 开头，作用于整个单元格。 2. Mag

JupyterLab使用指南(二):JupyterLab基础

第2章 JupyterLab基础 2.1 JupyterLab界面介绍 JupyterLab的用户界面非常直观和灵活。它包括文件浏览器、工作区、多标签页、命令面板和侧边栏等功能。以下是各个部分的详细介绍： 2.1.1 文件浏览器文件浏览器位于界面左侧，用于导航和管理文件。你可以在文件浏览器中执行以下操作：导航文件夹：双击文件夹图标打开文件夹。新建文件或文件夹：点击顶部的“+”按钮新建

JupyterLab使用指南(三):JupyterLab的Cell详细介绍

JupyterLab Cell 使用教程 JupyterLab 的 cell 是一种强大的工具，提供了编写、执行、展示和记录的全方位支持，使得复杂的计算任务变得简单直观。通过熟练掌握 cell 的各种操作和快捷键，用户可以显著提高工作效率，专注于解决实际问题。 1. 什么是 Cell 在 JupyterLab 中，cell（单元格）是最基本的构建块。它们用于编写和执行代码、记录笔记、展

【原创】Ubuntu 使用 pip3 安装 jupyterlab

安装准备 1、什么是 JupyterLab? JupyterLab is a web-based interactive development environment for Jupyter notebooks, code, and data. JupyterLab is flexible: configure and arrange the user interface to support

JupyterLab OpenCV展示图片

JupyterLab OpenCV展示图片方式一注意：此种方式如果在远程服务器上的JupyterLab上运行，可能会出现错误。 import cv2# 读取图片image = cv2.imread('photo/blg.png')# 显示图片cv2.imshow('image', image)# 等待按键，之后关闭所有窗口cv2.waitKey(0)cv2.destroyAl

ssh远程访问windows系统下的jupyterlab

网上配置这一堆那一堆，特别乱，找了好久整理后发在这里由于既想打游戏又想做深度学习，不舍得显卡性能白白消耗，这里尝试使用笔记本连接主机 OpenSSH 最初是为 Linux 系统开发的，现在也支持包括 Windows 和 macOS 在内的多种操作系统服务端配置首先在设置 -> 系统 -> 添加可选功能 -> OpenSSH 服务器中添加OpenSSH服务器然后在windo

docker中配置交互式的JupyterLab环境的问题

【报错1】 Could not determine jupyter lab build status without nodejs 【解决措施】安装nodejs(利用conda进行安装/从官网下载进行安装） 1、conda安装 conda install -c anaconda nodejs 安装后出现其他报错：Please install nodejs 5+ and npm be

数据分析概述、Conda环境搭建及JupyterLab的搭建

1. 数据分析职责概述当今世界对信息技术的依赖程度在不断加深，每天都会有大量的数据产生，我们经常会感到数据越来越多，但是要从中发现有价值的信息却越来越难。这里所说的信息，可以理解为对数据集处理之后的结果，是从数据集中提炼出的可用于其他场合的结论性的东西，而从原始数据中抽取出有价值的信息的这个过程我们就称之为数据分析，它是数据科学工作的一部分。定义：数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据

jupyter notebook或jupyterlab运行于/切换指定的conda虚拟环境或显示所有环境方法

Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同的 Python 安装在不同的 conda 环境或虚拟环境，甚至可以是不同语言（例如 Julia 或 R）的解释器。如何使用 conda 环境和 Jupyter 有三种方法： 1. 在 conda 环境中运行 Jupyter 服务器和内核 conda create -n my-conda-env

Jupyterlab 和 JupyternoteBook 修改默认路径

Jupyterlab 和 JupyternoteBook 修改默认路径在使用 JupyterLab 或 Jupyter Notebook 进行数据分析、机器学习项目时，经常会遇到需要修改默认工作目录的需求。默认情况下，JupyterLab 和 Jupyter Notebook 会在启动时打开你的用户目录（例如，在Windows上是C:\Users\用户名，在Linux和macOS上是/home

JupyterLab 更换内核使用 conda 虚拟环境

未有conda虚拟环境default先创建环境 conda create -n default python=3.8 ipykernel 已有conda虚拟环境default激活后安装ipykernel conda activate default pip install ipykernel 将虚拟环境写入 jupyter notebook 的 kernel 中 python -

构建支持 gpu 的 jupyterlab docker 镜像

构建支持 gpu 的 jupyterlab docker 镜像 1. 创建 Dockerfile2. 构建镜像3. 启动 gpu-jupyter4. 访问 gpu-jupyter 1. 创建 Dockerfile 创建一个 Dockerfile 文件，内容如下 FROM docker.io/nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.0

JupyterHub学习笔记普通用户，如何在JupyterHub中创建自己的环境并使用自己的kernel 像screen一样使用jupyterlab 交互运行 jupyternotebook

安装 python2r环境并激活 conda create -n python2r -y conda activate python2r conda install pip -y conda install mamba -c conda-forge -c bioconda -y conda install python -y conda install ipykernel -y p

太强大了！GPT-4 和 JupyterLab 联合起来了

Chapyter 作为一个 JupyterLab 的扩展插件，它能把GPT-4完美地融入到你的开发环境中，并配备了一个代码解释器，能将自然语言快速转换为Python代码并自动执行。 Chapyter通过在你经常使用的IDE中实行 “自然语言编程” ，有助于提高你的工作效率，让你有更多的机会去探索和实践一些新的创意。项目链接：https://github.com/chapyter/chapy

JupyterNotebook VS JupyterLab 如果jupyter安装成功，点击jupyterlab即可进入lab环境

简介 JupyterNotebook 是一个款以网页为基础的交互计算环境，可以创建Jupyter的文档，支持多种语言，包括Python, Julia, R等等。一般来说，如果是使用R语言的话，使用Rstudio居多，使用Python的话，使用Jupyter居多。 JupyterNotebook VS JupyterLab JupyterLab在Jupyter Not

pyecharts在JupyterLab中无法显示的解决方案

问题描述直接在所要绘制的内容上使用.render_notebook()方法，会导致输出结果为空白一片(如下图)。问题根源不同的notebook坏境有自己不同的渲染要求，pyecharts在底层做了适配处理，但因为我们无法在import pyecharts的时候知道用户具体使用的是哪种noteboook坏境，所以需要在使用时候，在顶部声明坏境类型。具体实现代码 from pyec

Anaconda、Jupyterlab、Jupyternotebook使用心得

## Anaconda安装及配置下载：https://www.anaconda.com/distribution/ 下载完毕后使用管理员权限安装，勾选“All user” 安装完毕后，运行“Anaconda Prompt”进入conda命令行执行conda命令如果没有勾选添加path安装完毕后手动添加 ## Anaconda完全卸载 - 安装 Anaconda-Cl

华为云服务器配置jupyterlab

参考：https://support.huaweicloud.com/ecs_faq/zh-cn_topic_0167429326.html#ZH-CN_TOPIC_0167429326__zh-cn_topic_0167240183_section26656224106 我先开启了安全组规则8888 甚至全部放通，还是不能访问。我打算生成并修改一下配置文件 jupyter notebook

JupyterLab快捷键(updating)

文章目录命令模式 (按键 Esc 开启)编辑模式 ( Enter 键启动) Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式。编辑模式，允许你往单元中键入代码或文本；这时的单元框线是绿色的。命令模式，键盘输入运行程序命令；这时的单元框线是灰色。命令模式 (按键 Esc 开启) 快捷键描述Enter转入编辑模式Shift-Enter运行本单元，选中下个单元Ctrl-Ent

自定义Docker镜像--Jupyterlab

概述自定义Jupyterlab镜像，为deployment做准备步骤下载基础镜像：centos:7.9.2009 docker search centos:7.9.2009docker pull centos:7.9.2009 启动容器 + 部署应用 # 启动容器docker run -it --name test centos:7.9.2009 bash# 在容器内部署应用

『Linux笔记』服务器搭建神器JupyterLab

服务器搭建神器JupyterLab！文章目录 1. 重点步骤1.1. 安装JupyterLab1.2. 修改JupyterLab配置文件 2. 后台运行2.1. nohup2.2. linux对nohup日志进行定时拆分并且删除 3. 终止进程4. jupyter lab快速格式化代码PEP8规范化推荐博客：云服务器搭建神器JupyterLab（多图）。记得用nohup