流程控制语句简介
在学习流程控制语句之前,首先要学习如何表示这些 yes 和 no 选项。 同时也需要理解,如何将这...

函数式编程的定义
常见的编程范式有命令式编程、函数式编程、逻辑式编程。 函数式编程是一种编程范式,看待问题的一种方式...

函数式编程的核心
函数式编程的核心就是把函数当成对象来进行编程。 函数式编程(FP)是一种基于λ演算的编程范式, 它...

Python 装饰器的作用与原理
装饰器是Python的一个神器,它赋予函数在不修改自身代码的情况下改变自身行为的能力, 装饰器的基...

Python 中有用的字符串方法
Python中一切皆对象。字符串除了作为被操作的对象,其也可以作为动作(方法)发起者。 ...

Python 格式字符串进阶
本节介绍字符串格式设置的主要组成部分。这里的基本思想是对字符串调用方法 format , 并提供要...

Python 字符串类型及其操作
文本是最常见的数据形式,它也是Python中最常用的数据类型,可以使用引号( ' 或 " )来创建...

Python 格式化字符串方法
将值转换为字符串并设置其格式是一个重要的操作,需要考虑众多不同的需求, 因此随着时间的流逝,Pyt...

Python 中 pathlib 模块的使用
pathlib 模块使用面向对象的模式实现了文件与文件夹的列出与操作。 与基于字符串的方式(如 g...

文件与路径处理
文件有两个关键属性:“文件名”(通常写成一个单词) 和“路径”。路径指明了文件在计算机上的位置。 ...

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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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