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Python 数字图像处理:图像的绘制
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Python 数字图像处理:图像像素的访问与裁剪
图片读入程序中后,是以 numpy 数组存在的。 因此对 numpy 数组的一切功能,对图片也适用...

Python 数字图像处理:图像的形变与缩放
图像的形变与缩放,使用的是 skimage 的 transform 模块,函数比较多,功能齐全。 ...

如何使用 OpenCV 处理图像
pillow相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样 OpenCV 也提供了完...

OpenCV 之绩效衡量和改进技术
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开始使用 OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开...

GDAL简介
GDAL 是读写大量的栅格空间数据格式的广泛应用的开源库。该库起源于 1998年,已经大幅进化。 ...

绘制线
Mapnik提供了两种绘制线状要素的方法: LineSymbolizer 和LinePattern...

绘制标注
文本标注可以使用文字将地理空间数据显示在地图上, 与地图符号一样,对于任何一个地图文本标记都是很重...

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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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