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动态更新维护的Python语言教程。
探索 Python 模块‌与包
在介绍一些标准库模块前,先来说说如何探索模块,这是一种很有用的技能。 因为在使用 Python 语...

Python 中的堆和双端队列模块
在Python中,短语“开箱即用”(batteries included)最初是由Frank St...

Python 随机数模块 random
random 是Python的一个内置模块,专门用于生成随机数,但是要明确一点, random 模...

Python 字典遍历的几种方法
字典(Dictionary)作为Python中最重要且最常用的数据结构之一, 提供了多种灵活的遍历...

Python 控制流语句
最重要的控制流部分是语句本身。 语句代表了在流程图中看到的菱形,它们是程序将做出的实际决定。 if...

布尔操作符分析
布尔操作符一共有3个( and 、 or 和 not),用于比较布尔值。 像比较操作符一样,它们将...

流程控制语句简介
在学习流程控制语句之前,首先要学习如何表示这些 yes 和 no 选项。 同时也需要理解,如何将这...

函数式编程的定义
常见的编程范式有命令式编程、函数式编程、逻辑式编程。 函数式编程是一种编程范式,看待问题的一种方式...

函数式编程的核心
函数式编程的核心就是把函数当成对象来进行编程。 函数式编程(FP)是一种基于λ演算的编程范式, 它...

Python 装饰器的作用与原理
装饰器是Python的一个神器,它赋予函数在不修改自身代码的情况下改变自身行为的能力, 装饰器的基...

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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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