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Wie benutze ich Jupyter MCP Server? - Analytics Vidhya
Artikeleinführung：Der Jupyter MCP Server ist eine innovative Erweiterung, die für Jupyter-Umgebungen entwickelt wurde und die Integration von Gro?sprachmodellen (LLMs) in Echtzeit-Codierungssitzungen verbessert. Diese Erweiterung nutzt das Modellkontextprotokoll (MCP), um das AI -Modell zuzulassen
2025-05-21
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So installieren Sie Jupyter Notebook auf Mac: 3 Methoden
Artikeleinführung：Installieren von Jupyter Notebook auf Mac: Eine detaillierte Anleitung
Die erste Exposition gegenüber Datenwissenschaft oder Programmierung kann überw?ltigend sein, wie in einem komplexen Labyrinth. Aber das Aussehen des Jupyter -Notizbuchs hat alles ver?ndert. Es erm?glicht mir, den Code sofort auszuführen und die Ergebnisse zu sehen, wodurch meine Effizienz stark verbessert und die Programmierung mehr Spa? macht.
In diesem Artikel werden Sie über die Installation von Jupyter -Notizbuch auf Ihrem Mac und einige pers?nliche Tipps und drei meiner h?ufig verwendeten Anwendungen weitergeleitet, in der Hoffnung, Ihnen zu helfen. Bereit?
MAC -Dateien effizient mit Pfadfinder verwalten
M?chten Sie die volle Kontrolle über Ihre Dokumente haben? Pfadfinder
2025-03-07
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Erstellen eines Notebooks mit Jupyter und Kotlin
Artikeleinführung：Einführung
Vor kurzem habe ich begonnen, in die Welt von Kotlin einzutauchen, einer modernen und vielseitigen Programmiersprache, die meine Aufmerksamkeit erregt hat. Allerdings ist man an die interaktive Jupyter-Umgebung gew?hnt, die Iterationen erm?glicht
2025-01-07
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Kann VSCODE Jupyter Notebook ausführen
Artikeleinführung：Ja, VS -Code kann Jupyter -Notizbücher ausführen. Die Schritte sind wie folgt: Installieren Sie die Python -Erweiterung, um Jupyter Notebook -Unterstützung für VS -Code zu bieten. ?ffnen oder erstellen Sie eine neue .IPYNB -Datei, im Vergleich zum Code wird den Dateityp erkennen und eine Bearbeitungsumgebung bereitstellen. Verbessern Sie die Produktivit?t mit der Leistung von VS Code wie Debugger und Git -Integration. W?hlen Sie den richtigen Python -Interpreter aus, um Codefehler zu vermeiden. Führen Sie die Zelle mithilfe von Abschlussschlüssel oder grafischen Bedienungsschnittstellen aus. überprüfen Sie die Ergebnisse, um sicherzustellen, dass der Code normal ausgeführt wird. Verwenden Sie die Debugging -Funktionen von VS Code, um Fehler auf einfache Weise zu finden und zu beheben.
2025-04-15
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Nutzung der Kraft von Big Data: Untersuchung der Linux -Datenwissenschaft mit Apache Spark und Jupyter
Artikeleinführung：Einführung
In der heutigen datengesteuerten Welt ist die F?higkeit, massive Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, für Unternehmen, Forscher und Regierungsbeh?rden von entscheidender Bedeutung. Die Big -Data -Analyse ist zu einer Schlüsselkomponente beim Extrahieren von Machbarkeitserkenntnissen aus massiven Datens?tzen geworden. Unter den vielen verfügbaren Tools f?llt Apache Spark und Jupyter Notebook für ihre Funktionalit?t und Benutzerfreundlichkeit hervor, insbesondere wenn sie in einer Linux -Umgebung kombiniert werden. Dieser Artikel befasst sich mit der Integration dieser leistungsstarken Tools und bietet eine Anleitung zur Erforschung von Big Data -Analysen unter Linux mithilfe von Apache Spark und Jupyter.
Grundwissen
Die Einführung in Big Data Big Data bezieht
2025-03-08
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Spielstrategiebaum
Artikeleinführung：In diesem und zukünftigen Beitr?gen werde ich zur Verdeutlichung Screenshots von Jupyter Noterbook hinzufügen. Der GitHub-Link hilft Ihnen bei Bedarf, den Code zu finden.
Mit Klassen und Matrizen k?nnen Sie die Datenstruktur in jeder Sprache man?vrieren. Jupyter Noterbook macht es m?glich
2024-12-03
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Jupyter-Notizbücher sind wie Tabellenkalkulationen. Lernen Sie beides.
Artikeleinführung：Tabellenkalkulationen sind ?die dunkle Materie der Unternehmenssoftware“: Sie sind überall, sie sind unsichtbar und sie halten alles zusammen. Gesch?ft und Finanzen laufen über Tabellenkalkulationen; Kein anderes Softwaretool hat so viele Menschen in die Lage versetzt, L?sungen zu entwickeln
2024-12-15
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Wie exportieren Sie Datenrahmen in CSV in Jupyter Notebook?
Artikeleinführung：Datenrahmen: Ihre wesentliche Anleitung zum Exportieren in CSV in Python
Datenrahmen sind der Eckpfeiler der Datenmanipulation und -analyse in Python, insbesondere innerhalb der Pandas -Bibliothek. Ihre Vielseitigkeit erstreckt sich auf den mühelosen Datenexport, insbesondere auf die
2025-03-16
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5 Methoden zum Konvertieren von .IPYNB-Dateien in PDF-Analytics Vidhya
Artikeleinführung：Jupyter Notebook (.IPYNB) -Dateien werden h?ufig in der Datenanalyse, wissenschaftlichen Computing und interaktiven Codierung verwendet. W?hrend diese Notizbücher hervorragend für die Entwicklung und Freigabe von Code mit anderen Datenwissenschaftlern sind, müssen Sie ihn manchmal in ein allgemein lesbares Format wie PDF umwandeln. Dieser Leitfaden führt Sie durch die verschiedenen M?glichkeiten, .IPYNB -Dateien in PDFs sowie Tipps, Best Practices und Fehlerbehebungsvorschl?ge umzuwandeln.
Inhaltsverzeichnis
Warum .Ipynb in PDF konvertieren?
So konvertieren Sie .Ipynb -Dateien in PDF
Verwenden der Jupyter Notebook -Benutzerbuch UI
Verwenden von NBCONVE
2025-04-15
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Kann Python vs. Code ausführen?
Artikeleinführung：Visual Studio Code (VS Code) unterstützt die Python-Entwicklung durch einen eingebetteten Interpreter und Python-spezifische Erweiterungen. Es bietet Funktionen wie automatische Vervollst?ndigung, Syntaxhervorhebung und Linting sowie die Integration mit Python-Tools wie Jupyter N
2024-12-25
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Wie kann ich Terminal in Google Colab ausführen?
Artikeleinführung：Google Colab: Eine leistungsstarke KI -Entwicklungsumgebung mit Ollama und Langchain
Google Colab, eine Cloud-basierte Jupyter-Notebook-Umgebung, vereinfacht die Python-Codierung und -ausführung und beseitigt die Notwendigkeit der lokalen Umgebungsaufbau. Dies macht es ideal für
2025-03-05
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Bewertung des Hochwasserrisikos unter Verwendung digitaler H?hen- und Handmodelle
Artikeleinführung：Dieser Artikel zeigt einen Python- und Jupyter-Notizbuch-Workflow für eine schnelle Bewertung des Hochwasserrisikos in den l?ndlichen und kleinen Stadtgebieten im Nordosten Brasiliens. Nutzung eines digitalen H?henmodells (DEM) und der H?he über dem n?chstgelegenen Entw?sserung (Hand) Modell, das
2025-03-19
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Ein End-to-End-ML-Modellüberwachungsworkflow mit Nannyml in Python
Artikeleinführung：Warum ML -Modelle überwachen?
Projekte für maschinelles Lernen sind iterative Prozesse. Sie halten nicht nur in einem erfolgreichen Modell in einem Jupyter -Notebook an. Sie h?ren nicht einmal auf, nachdem das Modell online ist, und die Leute k?nnen darauf zugreifen. Auch nach dem Einsatz müssen Sie
2025-03-08
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Die Z?hmung des Machine-Learning-Pipeline-Biests: ZenML-Edition
Artikeleinführung：Einführung in das Zen von ZenML
Schnall dich an, denn wir begeben uns auf eine Reise vom Jupyter-Dschungel ins ZenML-Nirvana. Nein, ZenML macht Sie nicht zu einem Meditationsmeister, aber es macht Sie zu einem Pipeline-Profi. Legen Sie also Ihre 100 Zeilen Spaghetti-Code beiseite. es ist
2024-11-27
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Installieren Sie PyTorch und JupyterLab auf Ubuntu
Artikeleinführung：Wir richten Sie mit PyTorch und Jupyter Lab auf Ubuntu ein! Dieses Handbuch bietet einen optimierten Ansatz für die Installation und Konfiguration von allem, was Sie ben?tigen. Stellen Sie zun?chst sicher, dass Ihr Ubuntu-System auf dem neuesten Stand ist: sudoaptupdate&&sudoapt-yupgrade. überprüfen Sie Ihre Python-Version. Notieren Sie sich die Versionsnummer
2025-01-12
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Kann vscode ipynb ausführen
Artikeleinführung：Der Schlüssel zum Ausführen von Jupyter -Notebook im VS -Code liegt darin, sicherzustellen, dass die Python -Umgebung ordnungsgem?? konfiguriert ist, verstehen, dass die Codeausführungsreihenfolge mit der Zellreihenfolge übereinstimmt, und sich der gro?en Dateien oder externen Bibliotheken bewusst zu sein, die die Leistung beeinflussen k?nnen. Die vom VS -Code bereitgestellten Codebetausch- und Debugging -Funktionen k?nnen die Codierungseffizienz erheblich verbessern und Fehler verringern.
2025-04-15
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