为何需要将jupyter notebook转为脚本

最新推荐文章于 2024-06-28 20:58:33 发布
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分类专栏： python
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版权
jupyter notebook的安装和使用
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
06-09 876
jupyter notebook的安装和使用
为什么说Jupyter Notebook是Python必学技术？一文带你吃透
qq_36807888的博客
12-10 3880
jupyter notebook是一个基于网页的交互式笔记本，支持多种编程语言。之前被称为 ipython notebook。 它的本质是一个web应用程序，便于演示和共享程序文档。支持实时编码、数学方程、可视化和markdown。可运行40+种编程语言。 主要用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。 安装 Jupyter Notebook 1.如果你安装了Anaconda，直接打开jupyter prompt。然后输入 jupyternotebook 这样.
model-productization_article:此回购演示了如何通过一些工程实践将Jupyter Notebook转换为脚本
05-03
我的中型模型产品文章 ： ： 从Jupyter Notebook到脚本 在此回购带有代码的展示了如何将Jupyter Notebook转换为脚本以及一些工程实践，我们仅介绍了基础知识，并希望快速展示其优势！ 高级话题 a. Why scripts instead of Jupyter notebook b. Conversion from ipynb to .py c. Make the scripts configurable [Click] d. Include logging [logging] e. Make sure the local environment is the same [Conda env] f. Include unit test and basic CI [pytest, GitHub Action] g. Autoformat the script sty
【AI Studio使用技巧】手把手教你将Notebook转脚本任务
m0_63642362的博客
12-03 809
本教程以python指令的运行方式为主，手把手带大家将Notebook里的单卡训练代码转写成脚本任务的多卡训练代码。
将notebook转成py文件/python脚本
追寻者
01-13 407
一行命令 jupyter nbconvert --to script notebook_name.ipynb
从Jupyter Notebook到脚本
weixin_26713521的博客
09-02 893
16 Aug: My second article: From Scripts To Prediction API 8月16日:我的第二篇文章: 从脚本到预测API As advanced beginners, we know quite a lot: EDA, ML concepts, model architectures etc…… We can write a big Jupyter No...
五大原因！为何要将Jupyter Notebook转换为python脚本？
读芯术的博客
09-25 4041
全文共3360字，预计学习时长9分钟 图源：unsplash 大多数数据科学在线课程都把Jupyter Notebook作为教学媒介，这是因为初学者在Jupyter Notebook的单元格中编写代码，比编写包含类和函数的脚本更容易。 另一个原因在于它使浏览和绘制数据变得容易。键入"Shift + Enter"时，你可以立即看到代码的结果，这使我们能够轻松地确定代码是否有效。 然而，当处理更多数据科学项目时，Jupyter Notebook也存在几个缺点： · 缺乏...
将Jupyter Notebook代码转换为Python脚本
junjian Li
01-29 1935
jupyter nbconvert --to script my_notebook.ipynb
通过Python脚本，将Jupyter Notebook转换为HTML格式，并利用机器翻译技术对文本进行翻译
2201_75806587的博客
06-28 1786
在本文中，我们将介绍如何使用Python脚本将Jupyter Notebook转换为HTML文件，并使用机器翻译进行文本翻译。我们将使用一个Python脚本来处理Notebook，并将其转换为HTML格式。然后，我们将使用机器翻译来翻译文本内容。
将Jupyter Notebook(.ipynb)文件转换为Python(.py)文件的3种方法
qq_45441438的博客
06-22 2141
将Jupyter Notebook(.ipynb)文件转换为Python(.py)文件的3种方法_python_脚本之家
TSQL+python+Jupyter Notebook利用本体建模工具Protege建立台风应急知识本体，并编写Python脚本使用第三方库SPARQLWrapper实现查询+源码+项目文档
04-20
TSQL+python+Jupyter Notebook利用本体建模工具Protege建立台风应急知识本体，并编写Python脚本使用第三方库SPARQLWrapper实现查询+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以...
Jupyter notebook学习笔记（快捷键,md）
Yellow_ye的博客
07-19 719
本文是一篇学习笔记，记录了Jupyter的一些基础快捷键，应该够一开始的时候使用了；此外还记录了一些Markdown的格式，了解之后，感觉对使用Jupyter和写博客应该会更加得心应手一些。最后，本文主要参考了b站的视频和python数据分析教程。......
基础教程：运用JupyterNotebooks在VS代码中完成入门级开发
读芯术的博客
03-22 723
全文共2534字，预计学习时长8分钟 来源：Pexels VS Code现在通过Python插件对Jupyter Notebooks提供本地支持。概述其主要功能的简单示例如下。 尽管许多程序员选择使用IDE（即集成开发环境）并通过坚持使用而真正了解它，但包括笔者在内的其他程序员却喜欢探索不同的IDE选项。这不仅是因为笔者想了解每个流行IDE提供炫酷或是独特的功能，而且还想...
实训商业源码-头像挂件-毕业设计.zip
05-10
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环境工程中高斯烟团模型的纯Python实现及其应用
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何使用Python实现高斯烟团模型，这是一种用于预测大气中污染物扩散的模型。主要内容涵盖大气稳定度计算、坐标转换、扩散系数计算及三维浓度叠加值的实现。首先，文章解释了高斯烟团模型的基本概念，即假设污染源释放的污染物在空气中形成一个高斯烟团，该烟团随时间扩散、混合和沉降。接着，文章逐步讲解了Python代码的具体实现步骤，包括导入必要库、定义大气稳定度分类、实现坐标转换函数、计算扩散系数以及编写浓度叠加值计算函数。最后，通过该模型可以预测大气中污染物的扩散情况，为环境工程和气象学领域提供有价值的参考。 适合人群：从事环境工程、气象学研究的专业人士，以及对大气污染物扩散模拟感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要评估大气污染物扩散情况的研究项目，帮助研究人员更好地理解和预测污染物的行为，从而制定有效的环境保护措施。 其他说明：文中提供的Python代码实现了高斯烟团模型的关键部分，能够作为教学工具或实际项目的参考。
基于EMD-KPCA-LSTM的北半球光伏功率多维时间序列预测MATLAB代码实现
05-10
内容概要：本文档提供了基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测，涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征，以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理，再到LSTM模型训练与预测的具体步骤，并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外，还强调了代码的注释清晰度和调试便利性，确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生，特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标：① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测；② 对比不同模型的效果，选择最优模型；③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明：代码已验证可行，支持本地EXCEL数据读取，附带详细的“说明”文件帮助用户快速上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置，以获得最佳预测效果。
BLDC无刷电机Matlab仿真：转速电流双闭环控制及换相策略研究
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab进行BLDC无刷电机的仿真，重点在于转速电流双闭环控制以及两种主要的换相方式——有感hall换相和无感反电动势过零换相。文章从仿真准备、模型创建与设置、具体控制方法到最后的仿真结果与分析进行了全面讲解。通过PI控制器调整电流和转速反馈值，确保电机运行的稳定性和高效性。文中还对比了两种换相方式的优缺点，帮助读者更好地理解BLDC无刷电机的工作原理及其控制方法。 适合人群：对电机控制有一定兴趣并希望通过Matlab进行仿真的工程技术人员、研究人员及高校学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解BLDC无刷电机控制原理和技术细节的人群，尤其是那些想要通过实际操作加深理解的学习者。目标是让读者能够独立完成BLDC无刷电机的基本仿真，并掌握关键控制技术和换相策略。 其他说明：本文基于作者的经验总结，提供了一个较为完整的入门指南，虽然不是严格的学术论文，但对于初学者来说非常实用。
碱性水电解槽乳突主极板三维建模与流体动力学仿真教程—基于Fluent软件的研究
05-10
内容概要：本文详细介绍了如何使用Fluent软件进行碱性水电解槽乳突主极板的三维建模及其流体动力学仿真。主要内容包括乳突主极板的三维模型创建方法，探讨了凹面和凸面的深度与间距对流场的影响，并进行了后处理分析，如压力分布、温度分布、流线轨迹和涡分布等。通过这些分析，能够更好地理解碱性水电解槽的工作原理和优化其性能。 适合人群：从事氢能研究的技术人员、科研工作者、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解碱性水电解槽内部流场特性的研究人员，目标是提高电解效率和优化设备性能。 其他说明：文中提供了简化的示例代码，用于指导读者如何利用Fluent软件进行仿真设置和分析。实际操作时需结合Fluent的帮助文档进一步学习。
第九届飞思卡尔杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告-哈尔滨工业大学创意组
最新发布
05-10
内容概要：本文档是哈尔滨工业大学创意组参加第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛的技术报告，涵盖了旋转LED车、漂移车、翻转车和过山车的设计与实现。文档详细介绍了各车型的系统架构、硬件设计（包括传感器、电源、驱动电路等）、软件设计（如PID控制算法、中断调用等）以及机械调校（如前轮调整、差速调整等）。每个车型都有独特的控制需求和技术难点，如旋转LED车的直立控制、漂移车的速度和转向控制、翻转车的角度和速度控制、过山车的传感器优化和电机驱动等。 适合人群：电气工程、自动化、计算机科学等相关专业的本科生或研究生，特别是对智能车竞赛感兴趣的学生。 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的基本原理和技术实现；②掌握传感器、电机驱动、PID控制等关键技术的应用；③学习如何进行系统集成和机械调校，以优化车辆性能；④为参加类似的智能车竞赛提供参考和借鉴。 其他说明：文档中引用了大量参考文献，为读者提供了丰富的背景资料和深入学习的途径。此外，文档不仅展示了硬件和软件设计的细节，还强调了实际调试和优化的重要性，有助于读者在实践中更好地理解和应用所学知识。
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