4月
2025年
jieba添加自定义词典
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...

分清staticmethod和classmethod的适用场景
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...

并行分词
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...

使用 NLTK 分析单词和句子
使用 NLTK 分析单词和句子
NLTK 模块是一个巨大的工具包，目的是在整个自然语言处理（NLP）方法上帮助您。 NLTK 将为...

Ahocorasick-Python: 高效文本字符串匹配
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
Ahocorasick-Python: 英文示例
In [2]: import ahocorasick In [3]: fr...

如何使用 ConfigParser 解析 ini文件
如何使用 ConfigParser 解析 ini文件
几乎所有的应用程序真正运行起来的时候都会有传入的参数，这些参数有时会通过一个或几个配置文件存储。 ...

Python 与 YAML 格式数据的无缝对接
Python 与 YAML 格式数据的无缝对接
在 Python 编程中，使用配置文件存储程序设置和选项是一种常见的做法。YAML 是一种人类友好...

Python 正则表达式与模式匹配
Python 正则表达式与模式匹配
正则表达式（Regular Expression，简称regex）是一种强大的文本处理工具，用于在...

Python 之用 sub 方法替换字符串
Python 之用 sub 方法替换字符串
在Python中，sub() 方法是一个强大的工具，用于在字符串中执行替换操作。 这个方法属于 r...

Python3中的枚举类型（enum）
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 ...

Python字典视图对象
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...

Python中的拓展属性
Python中的拓展属性
字典的创建有两种方式,如果出现 In [26] 这样的赋值方式就会报错。 In...

Python 枚举（enum）模块
Python 枚举（enum）模块
从python 3.x开始提供了 enum 模块来提供枚举的功能，在使用时通过 from enum...

Python中的变量不推荐使用 type 来进行类型检查
Python中的变量不推荐使用 type 来进行类型检查
作为动态性的强类型脚本语言，Python中的变量在定义的时候并不会指明具体类型， Python解释...

Python中的排序：按需选择 sort() 或者 sorted()
Python中的排序：按需选择 sort() 或者 sorted()
这部分内容可参考： https://blog.51cto.com/u_16213676/7008...

Python中区别对待可变对象和不可变对象
Python中区别对待可变对象和不可变对象
Python中一切皆对象，每一个对象都有一个唯一的标示符（ id() )、类型（ type() )...

Python数字图像处理：霍夫线变换
Python数字图像处理：霍夫线变换
霍夫线变换（Hough Line Transform）是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的直...

Python数字图像处理：霍夫圆和椭圆变换
Python数字图像处理：霍夫圆和椭圆变换
在极坐标中，圆的表示方式为： x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为 (x0,y0)...

Python数字图像处理：边缘与轮廓
Python数字图像处理：边缘与轮廓
边缘与轮廓是图像中物体形状的关键特征，广泛应用于目标检测、图像分割、医学影像分析等领域。 Pyth...

① 阅读使用手册


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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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