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Python底层是用C语言实现的,但切忌用C语言的思维和风格来编写 Python代码。 对于那些在...

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Python中可变对象与不可变对象
在内存中创建了一个对象,这时,无法直接使用它,将这个对象赋值给一个变量, 这之后,就可以通过这个变...

熟悉Python的迭代器协议
迭代器协议(Iterator Protocol)是Python中用于遍历数据集合的核心机制, 它定...

迭代器的使用
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谈谈Python的动态属性
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八皇后问题‌求解
八皇后问题要求在 8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任意两个皇后都不能处于同一行、 同一列...

Python中的变量不推荐使用 type 来进行类型检查
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Python字典视图对象
本以为对python已经足够了解了,竟然才知道有字典视图对象这个概念, 之前对 keys ,val...

Python3中的枚举类型(enum)
从3.x开始python提供了 enum 模块来提供枚举的功能,在使用时通过 from enum ...

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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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