B站@同济子豪兄python数据分析神器Jupyter notebook快速入门笔记

前期准备 安装pip 和 python 安装 直接安装 pip install --upgrade pip pip install jupyter .whl文件安装(备用) 安装时，有时会很慢，可以使用迅雷下载.whl文件直接pip安装（一般会nodebook那个文件下载超时，其他的关联包，不需要管，系统会自动下载，也可那个文件超时，单独下哪个），方法：下载好.whl文件，打开终端，输出pip install ，install后面有空格，然后把文件直接拖进终端，会显示文件路径，直接回车即可。 运行 python -m IPython notebook 此时便启动了ipython-note

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笔记本 使用Python，Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析，地图和图表

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【jupyter notebook】linux关闭端口不停止的命令集合

此时让 P1 和 P2 同时移动，可以知道当 P1 移动到链表结尾时，P2 移动到第 N - K 个节点处，该位置就是倒数第 K 个节点。public List

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文件：python代码 内容：基于 anaconda+keras 框架，在 jupter notebook 中 构建多层感知器，识别MNIST数据集中的手写数字。 亲测可用，同学们可以放心下载。 MNIST数据集 (Mixed National Institute of Standards and Technology database) 是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型**手写数字数据库**，包含 6万 个示例的训练集以及 1万 个示例的测试集。MNIST数字文字识别数据集数据量不太多，而且是单色的图像，比较简单，很适合深度学习的初学者用来练习建立模型、训练、预测。 经典的MNIST数据集包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道："如果一个算法在MNIST不work, 那么它就根本没法用；而如果它在MNIST上work, 它在其他数据上也可能不work！"

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