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动态更新维护的Python语言教程。
使用  else  子句简化循环(异常处理)
当有编程语言经验的程序员接触到Python时,总是会对其无所不在的 else 往往感到非常惊讶。 ...

jieba结巴分词--关键词抽取(核心词抽取)
简介关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期,当...

jieba词性标注
jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义...

jieba添加自定义词典
开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别...

并行分词
原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词,然后归并结果,从而获...

Ahocorasick-Python: 高效文本字符串匹配
在Python的世界里,Ahocorasick-Python是一个强大的字符串匹配库,它基于Aho...

Ahocorasick-Python: 英文示例
In [2]: import ahocorasick In [3]: fr...

分清staticmethod和classmethod的适用场景
Python中的静态方法(staticmethod)和类方法(classmethod)都依赖于装饰...

图像去噪
本章将学习以下内容: 学习非局部均值去噪算法以去除图像中的噪声 了解相关函数如 cv2.fast...

使用 kNN 实现手写数据 OCR
本节将学习如下内容: 运用 kNN 算法构建基础 OCR 应用 使用OpenCV自带的数字和字母...

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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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