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...

熟悉Python的生成器
生成器,顾名思义,就是按一定的算法生成一个序列,比如产生自然数序列、斐波那契数列等。 之前讲迭代器...

Python数字图像处理:图像数据类型及颜色空间转换
在Python中进行图像处理,特别是在使用OpenCV和Pillow(PIL)等库时, 了解和操作...

基于生成器的协程及greenlet
在Python中,协程(Coroutine)是实现轻量级并发的重要机制。 基于生成器的协程和Gre...

Python数字图像处理:图像的绘制
在Python中,图像绘制是数字图像处理的基础操作之一,常用于标注、可视化、生成图形界面等场景。 ...

___init__不是构造方法
在Python中, __init__ 方法常被误认为是类的“构造方法”, 但实际上它仅负责对象初始...

理解Python中的MRO与多继承
在Python中,多继承允许一个类继承多个父类,但同时也带来了方法调用顺序的潜在冲突。 方法解析顺...

Python中__getattr__()和__getattribute__()方法的区别
__getattr__()和__getattribute__()都可以用做实例属性的获取和拦截 (...

理解Python中的描述符机制
描述符是Python中控制属性访问的核心机制,通过定义 __get__ 、 __set__ 和 _...

Python数字图像处理:图像的批量处理
有些时候,不仅要对一张图片进行处理,可能还会对一批图片进行处理。 这时候,可以通过循环来执行处理,...

Python数字图像处理:直方图与均衡化
在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素。 在 skimage 库中对直方图的处...

Python数字图像处理:图像简单滤波
数字图像处理中的图像滤波有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声; 另一种是微分算子,可以用来检测...

Python数字图像处理:图像自动阈值分割
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,是利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异, 把...

掌握metaclass
什么是元类(metaclass) ?也许对下面这些说法都不陌生: 元类是关于类的类,是类的模板。...

Python中抛出异常及捕获异常
在Python中,异常处理是一种非常重要的机制,它允许程序在遇到错误时能够优雅地处理,而不是直接崩...

调试的技巧:反向跟踪异常
在 Python 中,反向跟踪异常(Traceback Analysis)是调试代码的关键技能, ...

在开发中使用断言
在日常英语中, assert (断言)语句是说:“这个条件为真, 如果不为真,程序中什么地方就有一...

使用traceback获取栈信息
在 Python 中,traceback 模块提供了捕获和格式化程序运行时的调用栈(Stack T...

Python 设计模式(创建)之单例模式
单例模式是一种创建型模式,它的核心要求是一个类只有一个实例对象,这个要求是违反直觉的, 因为在学习...

Python 设计模式(行为)之命令模式
命令模式可将请求转换为一个包含与请求相关的所有信息的独立对象,这个独立对象实现了调用者与接收者之间...

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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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