递归算法分析
程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion)。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。...

Python 中的参数魔法
参数,也叫参变量,是一个变量。在 def 语句中,位于函数名后面的变量通常称为形参, 而调用函数时...

Python 中的 global 语句用法
全局的数据使用,会定义很多的全局变量,但是不要随便的修改,这是很危险的。 然而今天就出现了一个问题...

Python 的内置函数
Python解释器内置了很多实现常用功能的函数和类型,他们统称为内置函数,这些内置函数无需使用 i...

探索 Python 模块‌与包
在介绍一些标准库模块前,先来说说如何探索模块,这是一种很有用的技能。 因为在使用 Python 语...

Python 中的堆和双端队列模块
在Python中,短语“开箱即用”(batteries included)最初是由Frank St...

Python 随机数模块 random
random 是Python的一个内置模块,专门用于生成随机数,但是要明确一点, random 模...

Python 字典遍历的几种方法
字典(Dictionary)作为Python中最重要且最常用的数据结构之一, 提供了多种灵活的遍历...

Python 控制流语句
最重要的控制流部分是语句本身。 语句代表了在流程图中看到的菱形,它们是程序将做出的实际决定。 if...

布尔操作符分析
布尔操作符一共有3个( and 、 or 和 not),用于比较布尔值。 像比较操作符一样,它们将...

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


注意事项

  • 平台使用Jupyter技术搭建,登陆认证使用本系统的注册账号。
  • 使用提供一定数量的硬盘空间存储供用户使用。目前限制为 500M 。
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