《气候变化2038：基于历史数据的机器学习预测分析》 全球气候变暖是当前世界面临的重大挑战之一。为了预测未来的气候变化趋势，科学家们利用各种数据和工具进行深入研究。在“Climate_change_2038”项目中，研究人员对比了1993年至2015年间的温度、海平面、二氧化碳排放量和人口数据，通过机器学习算法预测了温度上升至16.37℃的时间节点。 该项目采用Python编程语言进行数据处理和分析，这是数据分析领域广泛使用的工具，拥有丰富的库和模块支持。其中，`scikit-learn`库是一个强大的机器学习工具箱，它包含多种预处理方法、模型选择和评估工具，以及多种回归算法，如线性回归、决策树、随机森林等，可用于预测温度变化。 `jupyter-notebook`是一个交互式的工作环境，它允许研究人员编写、运行和展示代码，以及创建具有文本、图像和代码的综合报告，使得数据分析过程更加透明且易于分享。在这个项目中，`jupyter-notebook`可能被用来展示数据可视化和模型训练过程。 数据可视化方面，`matplotlib`库是一个不可或缺的工具，它提供了绘制2D图形的功能，可以用于绘制温度、海平面、二氧化碳排放量等随时间变化的趋势图。同时，`tableau`是一款强大的数据可视化软件，它能创建复杂的数据仪表板，帮助用户更好地理解数据和模型预测结果。 在模型构建过程中，`prophet-model`是一个由Facebook开源的时间序列预测框架，特别适合处理季节性和趋势性数据。在本项目中，它可能被用来建立温度预测模型，考虑到温度变化的周期性和长期趋势。 此外，项目还提到了`scikit-learnJupyterNotebook`，这可能是项目代码的特定部分或者是一个自定义的库，用于整合`scikit-learn`的功能，并在Jupyter Notebook环境中进行操作。 通过这个项目，我们可以看到数据科学在解决复杂问题上的力量。通过收集历史数据、构建预测模型，并利用机器学习算法，研究人员能够对未来的气候变化趋势做出科学的预测。这样的工作对于制定应对策略，减少全球变暖的负面影响至关重要。随着技术的发展，我们可以期待更精确的预测和更有效的解决方案，以应对这个全球性的挑战。

SimSun-Notebook 中文显示字体资源包 （zip 内含 simsun.ttc + simsun.ttf） 一、资源简介 • 名称：SimSun-Notebook-CN • 内容： ‑ simsun.ttc（TrueType Collection，宋体+新宋体） ‑ simsun.ttf（单独宋体文件，兼容老系统） • 授权：随包附带 Apache-2.0 许可文本；可在商业、教育、个人项目中 免费使用与再分发。 • 适用场景：Jupyter、天池、Colab、Kaggle 等 Notebook 环境快速解决中文方块问题。 二、一键使用示例 1. 上传 zip 后在 notebook 解压： ```python !unzip -q SimSun-Notebook-CN.zip # 得到 simsun.ttc 等文件 ``` 2. 加载并全局生效： ```python from matplotlib import font_manager, rcParams font_manager.fontManager.addfont('./simsun.ttc') # 中文字体 Jupyter-Notebook Matplotlib Apache-2.0 教育开源

正文内容： 《机器学习实战（蜥蜴书第三版实战源码）.zip》是一个压缩包文件，它包含了与《机器学习实战》第三版图书相关的代码实践材料。文件中的核心内容是基于Python语言的机器学习学习笔记，这些笔记以Jupyter Notebook格式提供。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释文本的文档。 这份资源主要是为了辅助读者更好地理解和掌握机器学习的概念，并通过实际编码的方式加深记忆。实践源码的参考书目是《机器学习实战》的第三版，该书是由多位作者共同撰写的，它提供了机器学习领域的深入介绍，尤其适合那些希望从实践中学习的读者。该书不仅覆盖了理论知识，还强调了如何使用Python进行实际的机器学习项目开发。 《机器学习实战》第三版可能包含了多个机器学习的案例分析，展示了从数据处理、特征选择、模型构建到评估模型性能的整个过程。这些案例可能涵盖了多种算法，包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习以及强化学习等。通过阅读这本书籍，并结合提供的实战源码，读者可以逐步构建起自己的机器学习项目，提高解决实际问题的能力。 在使用这些源码时，读者需要具备一定的Python编程基础，以及对机器学习中常用算法和概念有一定的了解。这些代码文件可能包含了详细的注释，解释了代码的功能和背后的逻辑，有助于读者更好地理解机器学习的每一步是如何实现的。此外，由于Jupyter Notebook的互动性，读者可以在学习过程中实时修改和运行代码，这对于巩固理论知识和提升实际操作能力非常有帮助。 在使用这份资源时，读者还可以参考网络上其他学习者或专家的讨论和笔记，这样的社区支持可以帮助读者在遇到困难时快速找到解决方案。不过，需要注意的是，由于机器学习领域更新迅速，有些代码可能需要根据最新的库版本进行调整，以确保能够顺利运行。 这个压缩包文件是一个宝贵的资源，它不仅包含了详细的机器学习实战代码，还通过Jupyter Notebook的互动学习方式，提供了一种高效的学习路径。对于那些希望深入研究Python机器学习的读者来说，这是一个非常实用的辅助工具。

一： 安装命令jupyter： pip install jupyter 如果缺少依赖，缺啥装啥 二： 运行 jupyter notebook 首先，查看一下自己是否已经安装成功，在终端输入： jupyter notebook 如果运行成功，结果如下： [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /home/winddy/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab [I 09:03:15.177 NotebookApp] Jupyte 【PyCharm安装并配置Jupyter Notebook的实现】 在Python开发中，Jupyter Notebook是一个非常受欢迎的交互式编程环境，它允许用户以Markdown格式编写文档，并结合Python代码块进行实时执行。PyCharm是一款强大的Python集成开发环境，通过集成Jupyter Notebook，开发者可以在PyCharm中享受同样便利的开发体验。以下将详细介绍如何在PyCharm中安装并配置Jupyter Notebook。 **一、安装Jupyter** 确保已经安装了Python环境。在命令行中使用`pip`来安装Jupyter： ```bash pip install jupyter ``` 如果在安装过程中遇到任何依赖问题，`pip`会自动尝试解决，缺少哪个库就安装哪个库。 **二、运行Jupyter Notebook** 安装完成后，验证Jupyter Notebook是否安装成功，可以在终端输入： ```bash jupyter notebook ``` 如果安装成功，Jupyter Notebook会启动并显示类似以下的信息： ``` [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /home/winddy/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab [I 09:03:15.177 NotebookApp] JupyterLab application directory is /home/winddy/anaconda3/share/jupyter/lab [I 09:03:15.182 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/winddy [I 09:03:15.182 NotebookApp] 0 active kernels [I 09:03:15.182 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: [I 09:03:15.182 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44 [I 09:03:15.182 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). [C 09:03:15.183 NotebookApp] Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time, to login with a token: http://localhost:8888/?token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44&token=c19f036f3beb2bce5112ca9c2f4565e738175a9853302e44 ``` 这表明Jupyter Notebook已在本地启动，监听8888端口。可以通过浏览器访问提供的URL来使用。 **三、在PyCharm中配置Jupyter Notebook** 在PyCharm中配置Jupyter Notebook的过程可能会遇到一些挑战。创建一个新的`.ipynb`文件，如果PyCharm尚未识别此文件类型，它会提示安装相关的插件。安装完成后，可以在文件的第一个单元格中输入`%matplotlib inline`，然后尝试运行，可能会出现因环境差异导致的各种错误。 在PyCharm的设置中配置Jupyter Notebook时，可以忽略提示的服务器连接错误。只需点击"Run Jupyter Notebook"，PyCharm会启动Jupyter服务并运行指定的代码。 **四、常见错误与解决方案** 1. **权限问题**：如日志中提到的".gvfs"权限问题，这可能是由于在root权限下运行Jupyter Notebook导致的。建议以普通用户身份运行Jupyter Notebook。 2. **环境不一致**：如果PyCharm的Python解释器与Jupyter Notebook的环境不一致，可能引发错误。确保两者都在同一环境下运行。 3. **端口冲突**：如果已有其他进程占用8888端口，Jupyter Notebook无法启动。可以手动指定其他端口，例如`jupyter notebook --port=9999`。 4. **依赖缺失**：某些Python库可能未被安装，导致特定功能无法正常工作。检查Jupyter Notebook的报错信息，根据需要安装缺失的库。 5. **PyCharm插件问题**：确保安装的PyCharm Jupyter Notebook插件是最新的，有时更新插件可以解决兼容性问题。 通过以上步骤，你应该能够在PyCharm中顺利地使用Jupyter Notebook了。记住，配置过程可能会因为不同的操作系统、Python环境和PyCharm版本略有差异，遇到问题时，查阅官方文档或社区资源通常能找到解决方案。

包含python数据可视化基础篇的jupyter代码源文件，可运行查看实际结果

吴恩达Machine Learning课程对应Jupyter代码（第一课 P1-41） 压缩包包含吴恩达课程的第一部分 监督学习、回归与分析 的课程ppt和一系列基于Jupyter Notebook的Python代码，主要用于教授机器学习的基础知识。 本资源适用于对机器学习和Python编程感兴趣的初学者。 通过这个压缩包，可以按照吴恩达的教学步骤，亲手实践每一个例子，从而加深对机器学习的理解。每一章的Notebook都可能包含理论解释、代码示例和练习，帮助你巩固所学知识。 可结合作者已整理的笔记展开： https://blog.csdn.net/weixin_46632427/article/details/144102661?spm=1001.2014.3001.5502 https://blog.csdn.net/weixin_46632427/article/details/145431040?spm=1001.2014.3001.5502

python数据分析 上市公司股票 公司 流动比率 速动比率 资产负债率 应收账款周转率 流动资产周转率 总资产周转率 资产净利率 销售毛利率 期间费用率 主营收入增长率 总资产增长率 净资产增长率 分析 绘制画统计图 折线图条形图柱状图散点图 jupyter notebook numpy pandas matplotlib 数据分析 数据挖掘

jupyter-内核-手表 为您监视 jupyter 内核目录。 | var KernelWatch = require ( 'jupyter-kernel-watch' ) var watcher = KernelWatch ( [ '/path/to/kernels' , '/another/path/to/.jupyter/kernels' ] ) watcher . on ( 'data' , function ( kernelSpecs ) { // kernelSpecs is a list of the contents of the kernel.json as a JSON object // e.g. [ // { // "filepath": "/path/to/kernels/python/kernel.json", // "dat

DataSpell的jhm：深度探索数据科学工作流 在数据科学领域，高效的工作环境是提升生产力的关键。DataSpell是一款专为数据科学家设计的集成开发环境（IDE），它结合了强大的Jupyter Notebook和PyCharm的专业特性，旨在提供无缝的数据分析体验。"jhm"可能是"JetBrains Hub"或"Jupyter Hub"的缩写，这在DataSpell中与多用户协作和管理相关。 "DataSpell的jihuoma"可能指的是DataSpell与Jupyter Hub的整合，Jupyter Hub是一个开源服务，允许用户在一个共享的多用户环境中运行Jupyter Notebook。通过这种方式，团队成员可以协作编辑和运行代码，同时管理各自的计算资源。 【详细说明】 1. **DataSpell**：由JetBrains公司开发，DataSpell是PyCharm家族的一员，专为数据科学工作流定制。它提供了对Python、R以及其他数据科学库的强大支持，包括自动完成、代码调试、版本控制以及丰富的数据可视化功能。 2. **Jupyter Notebook**：Jupyter Notebook是一种交互式笔记本，支持多种编程语言，尤其是Python，是数据科学家常用的工具。它将代码、文档和可视化结果融合在一起，便于记录和分享分析过程。 3. **Jupyter Hub**：作为Jupyter Notebook的扩展，Jupyter Hub允许在一个中心服务器上创建多个独立的Jupyter Notebook实例，供多个用户同时使用。这对于教育、研究或企业环境中的团队协作非常有用。 4. **在DataSpell中整合Jupyter Hub**：DataSpell可以连接到Jupyter Hub，让用户能够直接在IDE内使用和管理Hub上的Notebook。这样，用户可以利用DataSpell的强大功能，如代码编辑器和调试器，同时享受Jupyter Hub的多用户协作优势。 5. **协作与资源管理**：通过DataSpell与Jupyter Hub的集成，团队成员可以共享项目、代码和资源，同时控制各自的计算资源分配，确保高效协作，避免资源冲突。 6. **版本控制**：DataSpell支持Git等版本控制系统，使团队成员可以跟踪和回滚代码更改，确保项目的版本历史清晰。 7. **数据科学库支持**：DataSpell内置对Pandas、NumPy、Matplotlib等常见数据科学库的支持，提供快捷的库导入和智能代码补全，加速数据分析流程。 8. **数据可视化**：DataSpell内置的数据可视化工具可以帮助用户直观地理解数据，无论是简单的图表还是复杂的交互式可视化，都能轻松实现。 9. **教育应用**：在教学场景下，教师可以创建和分发Notebooks，学生则可以在DataSpell中直接打开并运行，方便进行课堂练习和项目作业。 10. **企业级应用**：对于企业来说，DataSpell与Jupyter Hub的结合有助于建立统一的数据科学平台，便于项目管理和知识分享，提高团队效率。 DataSpell的jhm（可能是Jupyter Hub的简称）是数据科学家协同工作和高效分析的强大工具，它将PyCharm的专业编程环境与Jupyter Notebook的灵活性和协作性融为一体，为现代数据科学工作流带来了前所未有的便利。

基于CNN-LSTM模型的网络入侵检测方法，使用的是UNSW-NB15数据集，代码包含实验预处理，混淆矩阵输出，使用分成K折交叉验证，实验采用多分类，取得良好的效果。 Loss: 0.05813377723097801 Accuracy: 0.9769517183303833 Precision: 0.9889464676380157 Recall: 0.9685648381710052