tarifa
Lieutenant
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- März 2020
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vor kurzem wurde der neue JupyterLab-Desktop vorgestellt: ein großes Update für JupyterLab-Desktop: sehr viele neue Funktionen hinzufügt, wobei der Schwerpunkt auf der Benutzererfahrung liegt. JupyterLab Desktop ist die plattformübergreifende Desktop-Anwendung für JupyterLab und der schnellste und einfachste Weg, um mit Jupyter-Notebooks auf Ihrem PC zu beginnen.
Aus den Neuigkeiten....:
Startseite: Benutzern wird jetzt die Willkommensseite angezeigt, wenn die App zum ersten Mal gestartet wird. Hier wird eine Übersicht zu mehreren Sitzungserstellungsoptionen auf der linken Seite gezeigt und der Jupyter News-Feed auf der rechten Seite.
Sitzungen und Projekte: Mit dieser Version wird das Konzept von Sitzungen und Projekten eingeführt. Sitzungen sind Darstellungen lokaler Projektstarts und Verbindungen zu bestehenden JupyterLab-Servern.
das Tolle: Jeder Start von JupyterLab in einem anderen Arbeitsverzeichnis ist ein separates Projekt, und Projekte können ihre eigene Konfiguration haben, z. B. eine Python-Umgebung und ein UI-Layout. Man kann die Arbeit basierend auf den Projektaufgaben und Abhängigkeitsbibliotheken in verschiedene Projekte mit eigenen Notebook-Dateien und Python-Umgebungskonfigurationen aufteilen.
mehr Infos: https://blog.jupyter.org/introducing-the-new-jupyterlab-desktop-bca1982bdb23
Jupyter Lab is AWESOME For Data Science
Jupyter Lab Tutorial - Fully Interactive!
Aus den Neuigkeiten....:
Startseite: Benutzern wird jetzt die Willkommensseite angezeigt, wenn die App zum ersten Mal gestartet wird. Hier wird eine Übersicht zu mehreren Sitzungserstellungsoptionen auf der linken Seite gezeigt und der Jupyter News-Feed auf der rechten Seite.
Sitzungen und Projekte: Mit dieser Version wird das Konzept von Sitzungen und Projekten eingeführt. Sitzungen sind Darstellungen lokaler Projektstarts und Verbindungen zu bestehenden JupyterLab-Servern.
das Tolle: Jeder Start von JupyterLab in einem anderen Arbeitsverzeichnis ist ein separates Projekt, und Projekte können ihre eigene Konfiguration haben, z. B. eine Python-Umgebung und ein UI-Layout. Man kann die Arbeit basierend auf den Projektaufgaben und Abhängigkeitsbibliotheken in verschiedene Projekte mit eigenen Notebook-Dateien und Python-Umgebungskonfigurationen aufteilen.
mehr Infos: https://blog.jupyter.org/introducing-the-new-jupyterlab-desktop-bca1982bdb23
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