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Python中警惕默认参数潜在的问题
‌警惕默认参数潜在的问题‌主要包括使用可变对象作为默认参数时可能出现的问题。 在Python中,如...

神奇的__call__与返回函数
__call__ 是一个很神奇的特性,只要某个类型中有 __call__ 方法,就可以把这个类型的...

编写函数的4个原则
函数能够带来最大化的代码重用和最小化的代码冗余。 精心设计的函数不仅可以提高程序的健壮性,还可以增...

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从 Web 抓取信息
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网页抓取
网页抓取是通过程序下载网页并从中提取信息的过程。 这种技术很有用,在网页中有需要在程序中使用的信息...

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霍夫线变换(Hough Line Transform)是一种经典的图像处理算法,用于检测图像中的直...

Python 数字图像处理:霍夫圆和椭圆变换
在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为 (x0,y0)...

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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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