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本地无独显笔记本电脑基于windows部署llamma3.2 并且用langchain调用。
1.存留自己往期生成过的效果图，并保留该效果图的生成参数（模型，lore，迭代步数，采样，宽高等都会保留，插件数据不会保留），把图片信息完全复制到正向提示里，然后点击生成底部的箭头，这张图片的所有参数就会自己匹配到相应的位置。画面需求描述(常规提示词,可通用)：柔和的光线，8k质量，超级详细，伟大的杰作，壁纸，生动的色彩，逼真，美丽，好看。1.加括号(), 增加一个括号就增加0.1的权重， （美丽
unsloth加载DeepSeek-R1蒸馏模型之后进行模型推理，报错RuntimeError: User specified an unsupported autocast device_type 'meta' ，通过清空gpu占用、设置参数后解决问题
在jupyter notebook下编写的脚本文件的后缀是.ipynb，比如我写了一个名为Test.ipynb的模块，如果直接按照python的导入方式直接导入的时候会出现正确的做法是先将.ipynb导成.py的格式，然后再调用就OK了参考连接：https://www.zhihu.com/question/267607661/answer/326940595...
第一步：进入命令行环境：Win+R打开开始菜单，找到Anaconda Prompt，单击打开：第二步：激活base环境在命令窗口中输入activate base后回车，完成后不要关闭该窗口，因为后面的命令需要接着执行第三步：下载nbextensions接着上一步输入pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.mirrors.us
jupyter和jupyterlab卸载方法
配置Jupyter Lab的密码并实现局域网访问
40系显卡进入ubuntu黑屏、ubuntu找不到对应显卡驱动、从nvidia官网下载驱动安装报错Error:Building kernel modules、ubuntu-drivers devices找不到任何设备
今天给大家分享一篇关于数据科学利器Jupyter Notebook的快速入门和使用教程，大家可以对比学习一下：一、什么是Jupyter Notebook？Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。——Jupyter Notebook官方介绍简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页
萌新入门机器学习的第一个手把手案例零基础尝试Kaggle-Titanic - Machine Learning from Disaster附代码
1、在Excel的读写操作中，需要用到xlrd(读取Excel文件）和xlwt（向Excel文件写入内容）这两个第三方库。示例2：将示例1读取的Excel文件内容，写入到另一个Excel中，并保存到R&Q_pic 文件夹中。示例1：读取Stu_pack中的Excel文件内容school.xls，将结果保存到列表中。PS:相对地址：../(文件的上一个文件夹名）/文件名.文件类型，一定是英文书写否则
Jupyter —— 简单线性回归分析我们在前面的博客中已经介绍了什么是线性回归：回归分析本片博客将从编程的角度介绍线性回归，这里主要分为使用 sklearn 库和非 sklearn 库来两种编程方式sklearn 库线性回归分析首先我们要读取本地数据import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.linear_model imp...
在anaconda下配置体态识别环境（附手部关键点检测代码）
回归分析是一种统计学方法，用于研究变量之间的关系。它可以帮助我们了解一个或多个自变量（独立变量）如何影响因变量（依赖变量）的变化。通过回归分析，我们可以建立数学模型，以描述数据之间的因果关系，并预测因变量的未来值。其原理主要基于数理统计，通过对大量统计数据进行数学处理，确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测今后的因变量的变化。在实际应用中
对 jupyterNoteBook 或 jupyterLab插件开发的一些笔记和相关代码分享
一个好的Python开发环境对程序员来说至关重要，它不仅能提高编程效率，还能提升代码质量，促进团队协作，本文主要介绍pycharm和jupyternotebook
（1）各省份星巴克门店数量差异显著：从柱状图可以看出，广东省拥有最多的星巴克门店，其次是上海市、江苏省和浙江省。这些地区的门店数量远超其他省份，说明这些地方的市场潜力较大，消费者对于咖啡的需求较高。（2）星巴克在中国市场的地域分布不平衡：饼图展示了各省份门店数量占全国总店数的比例。上海占比最高，达到了16.05%，其次是广东省（14.19%）、浙江省（14.06%）和江苏省（12.48%）。这进一
本文包括对一个影视剧数据集进行预处理与可视化的分析过程，具体包含影视剧主题分布，弹幕数量与热度之间的相关性和对关键词描述进行主题建模等。
在数据分析的过程中，熟练地配置和管理你的开发环境是成功的第一步。同时，Jupyter Lab作为一种交互式开发环境，提供了友好而直观的界面，适合进行数据分析和可视化。如果你觉得这篇文章对你有帮助，请分享给你的朋友，或者在评论区留下你的想法！通过本文的讲解，我们希望你对Python数据分析环境的准备工作有了清晰的了解。：在Jupyter Lab中，确保文件的路径正确，尤其是在加载数据集或模块时，避免
旅游大数据的数据采集模型和数据分析系统，以六安市旅游景点为例，采集携程网站上游客对景点的评价。对数据进行情感分类后，得到情感分析机器学习的数据集，进而训练情感分析模型。用训练好的模型制作简单的问答系统，实现对用户输入的文本进行情感预测。不仅如此，将六安市景点的数据进行简单的数据分析，包括热门景点分析、时间趋势分析和关键字词频统计。，欢迎下载指正！主要是作为学习的一个小项目，很多地方都是用简单的办法
文章目录1. 问题2. 原因分析3. 解决方案4. 效果参考文献1. 问题问题1Config option kernel_spec_manager_class not recognized by LabApp.Config option kernel_spec_manager_class not recognized by NotebookApp.这是安装 nb_conda_kernels 后，启
小端字节序（Little-endian）：最低有效位（LSB）位于最低地址（较小的字节地址），最高有效位（MSB）位于较高的字节地址。1、数组：可以通过索引去获得元素，可以切片，可以迭代打印所有数据，与python中列表不同的是数组里的数据类型需要统一，而列表里的数据类型不需要统一，其效率高。返回选取元素的一维数组。索引掩码是用索引的长度生成一个新的数组，数组中的元素采用索引列表中的数字在原列表中
nb_conda是一个 Jupyter Notebook 的插件，它可以在 Notebook 中实现 Conda 环境和包的访问。在 Jupyter 的文件浏览器中，nb_conda扩展会添加一个 Conda 选项卡，点击该选项卡即可查看已存在的 Conda 环境列表。通过nb_conda，用户可以轻松地在 Notebook 中创建、使用和分享自己的 Conda 环境。安装卸载选择conda导航栏
项目中包含由R语言编写的ipynb文件，希望能在pycharm中运行该ipynb文件。最终未能直接在pycharm中运行该ipynb文件，但是替代的实现方法有：①能够在网页端运行由R语言编写的ipynb文件；②能够将该ipynb文件中的内容复制到一个R语言文件（以.R为后缀）中，然后在pycharm中直接运行该R语言文件。
选中任意一个单元格，按中b，新b增一个单元格，在单元格任意输入一段代码，Ctrl+Enter。不能关闭cmd打开的窗口，这个窗口维系了一个进程，若是关闭，进程就会结束，最小化即可。【2】Shift + Enter 运行选中单元格，并且在其下方选中（新增）一个单元格。【3】Alt + Enter 运行选中单元格， 并且在其下方新增一个单元格。【1】Ctrl + Enter 运行选中单元格，然后继续选
服务器搭建神器JupyterLab！可以参考下面2个博主的文章，记得用nohup命令设置一下后台运行。云服务器搭建神器JupyterLab（多图）云服务器中让jupyter后台运行的方法(三)
一看就会！在电脑上配置windows深度学习环境：anaconda+pycharm+cuda+cudnn+pytorch，包含装配教程和对应使用教程（基础使用），并在每一步安装过程演示结束后会提供软件下载地址
Python高阶---数据分析和网络爬虫
注意：在绘制雷达图时，我们的数据列表一个数据和最后一个数据要相同，因为可以直观发现我们的雷达图是一个闭环图，第一个和最后一个数据相同时才可以闭环，反之就会是以下这种情况。在s代表散点的大小，c代表颜色，alpha代表透明度，其取值范围是0-1，market指的是点的形状，值是什么，形状就是什么。散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位
承接上文，将爬好的数据用python和jupyter进行处理分析。
案例目的科学计算（Scientific Computing），泛指使用计算机科学基于数学建模和数值分析技术，解决科学工程领域中问题的过程，科学计算是计算机科学，数学和工程的交叉学科，随着Python语言生态环境的完善，众多科学计算和数据分析库，例如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、IPython等的出现使得Python成为科学计算和数据分析的首选语言。案例内容研究通过几个
如何使用vs code +jupyter notebook远程控制服务器写代码
安装jupyter，并设置python虚拟环境
到这里，你就完成了 Jupyter 的学习。通过一些简单的练习，你就可以上手进行一些开发或者实验了。我在这一讲介绍了一些常用的方法，还有很多其他的命令以及功能需要你自己去摸索。正所谓“熟能生巧”，Jupyter 本身没有任何难度，只要你多加使用，很快就可以掌握它，希望它能够在今后的学习与工作中帮到你。那么，在 Jupyter Lab 的使用上你遇到过什么困难，又是如何解决的呢？欢迎在留言区留言。下
【代码】jupyter python 绘图中文设置。
新建文件并选中将要使用的环境：将新建的文件进行命名：两种方式①直接在文件夹中重命名②在jupyter notebook界面中进行重命名：点击Untitled进行重命名。
本文为《数据分析入门》专栏中Jupyter Notebook的相关讲解，主要讲解保存/加载、适用多种编程语言、编写代码与文本Widgets和调用帮助的知识
学习目标目标记忆DataFrame的形状、行列索引名称获取等基本属性应用Series和DataFrame的索引进行切片获取应用sort_index和sort_values实现索引和值的排序应用股票每日数据的操作为了更好的理解这些基本操作，我们将读取一个真实的股票数据。有需要的话数据可以从这里下载：股票数据下载# 读取文件data = pd.read_csv("./data/stock_day.cs
使用docker远程连接jupyter
Jupyter Lab 在显示小部件时遇到问题（JavaScript 错误）
可以生成一个快捷方式。中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/(1)首先在cmd中进入你的python路径的scripts下，下面是我的python路径。阿里
本文重点是在讲解主环境 和 虚拟环境。大家应该都知道用anaconda我们可以根据项目需求配置不同项目的运行环境需求。anaconda很方便大家配置环境使用。个人比较喜欢vscode做为开发环境用，下面主要给大家介绍一下vscode 中python 开发环境的配置以及如何配置 主环境 和 虚拟环境 。
具体步骤如下：0、docker环境安装不赘述，注意要配置端口：docker container run -it -d -v 宿主机目录:容器目录-p 0.0.0.0:6661:6661 --network=bridge --shm-size 4G --name=容器名 镜像id /bin/bash1.先进入python环境，安装：pip install jupyter-lab2.在服务器那边要先安
在使用AutoDL服务器、配置虚拟环境安装torchvision时，会出现以下错误：ERROR: Wheel ‘torchvision’ located at /root/autodl-tmp/torchvision-0.12.0+cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl is invalid.如果pytorch和torchvision版本对应无误，按照torchvisio
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