jupyterlab-demo 的安装和配置教程
2025-05-12 03:13:59作者:房伟宁
1. 项目基础介绍
jupyterlab-demo 是一个开源项目,它是基于 JupyterLab 的一个示例项目。JupyterLab 是 Project Jupyter 的下一个-generation 用户界面,它提供了一个强大的多功能工作环境,用于编写和执行代码,交互式探索数据,以及协作科学计算和数据分析。本项目旨在展示如何使用 JupyterLab 来创建一个交互式的演示环境。
本项目主要使用 Python 编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了以下关键技术和框架:
- JupyterLab: JupyterLab 是 Jupyter 项目的核心组件,提供了一个交互式计算环境。
- Python: 项目的主要编程语言。
- Jupyter Notebook Extensions: 用于增强 JupyterLab 功能的扩展插件。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下内容:
- Python 3 (推荐使用 Anaconda 发行版,因为它包括了 Jupyter 和其他科学计算包)
- Git 版本控制系统
安装步骤
步骤 1: 克隆项目
打开命令行界面,运行以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-demo.git
cd jupyterlab-demo
步骤 2: 安装依赖
在项目目录中,使用以下命令安装项目依赖:
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 文件包含了项目运行所需的所有 Python 包。
步骤 3: 启动 JupyterLab
在项目目录中,运行以下命令启动 JupyterLab:
jupyter lab
命令执行后,JupyterLab 将在默认的网页浏览器中启动,并自动打开一个新标签页。
步骤 4: 使用 JupyterLab
在 JupyterLab 界面中,您可以创建新的笔记本,编写代码,执行单元格,以及进行数据分析和可视化。
以上就是 jupyterlab-demo 的安装和配置指南。按照这些步骤操作后,您应该能够成功运行并开始使用 JupyterLab 进行演示或开发工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
746
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
350