Jupyter可以安装插件吗？ Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行

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使用Jupyter Notebook对接 MRS Spark Jupyter对接方案概述 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。

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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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EIHealth 平台集成了基于开源的Jupyter Notebook，可为您提供在线的开发和调试工具，用于编写和调测模型训练代码。Notebook使您无需关心分析软件包的安装、升级和维护等工作，只需聚焦于科研工作，从而加快科研进展。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter

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将Grafana注册到jupyter-server-proxy。 在JupyterLab Terminal中执行以下命令： mkdir -p /home/ma-user/.local/etc/jupyter vi /home/ma-user/.local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config

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保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。 解决方法 关掉插件然后重新保存。 减少文件大小。 重新打开jupyter页面。 请检查网络。 父主题： 代码运行常见错误

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-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install jupyter pip install jupyter_core==5.3.0 pip install jupyter_client==8.2.0 pip install ipython==8.10

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。 解决方法 关掉插件然后重新保存。 减少文件大小。 重新打开jupyter页面。 请检查网络。 父主题： 环境配置故障

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4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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exmp_tb2 SET tb2_price=56.1,tb2_note='unbelievable',tb2_date='2018-11-13'; INSERT INTO exmp_tb2 SET tb2_price=99.9,tb2_note='perfect',tb2_date='2018-10-13';

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argmax(predictions_single[0])] 图2 查看预测结果 当前只对python3做了优化，python2下无法直接运行Jupyter Notebook。 CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。

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Linux: SAP Note 1565179 SLES 15: SAP Note 2578899 SLES 12: SAP Note 1984787 SLES 11: SAP Note 1310037 RHEL8: SAP Note 2772999 RHEL7: SAP Note 2002167

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Linux: SAP Note 1565179 SLES 15: SAP Note 2578899 SLES 12: SAP Note 1984787 SLES 11: SAP Note 1310037 RHEL8: SAP Note 2772999 RHEL7: SAP Note 2002167

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登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中，单击目标Notebook“操作”列的“打开”，进入“Jupyter”开发页面。 在Jupyter页面的“Files”页签下，单击“New”，然后选择“Terminal”，进入到Terminal界面。 执行如下命令查看GPU使用情况。

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进入Notebook Editor 打开Jupyter Notebook（文件后缀名为“ipynb”），打开该文件后会出现一个Notebook Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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(tb2_id, tb2_price, tb2_note) VALUES(DEFAULT, DEFAULT, DEFAULT); INSERT HIGH_PRIORITY INTO exmp_tb2 (tb2_id, tb2_price , tb2_note) VALUES(DEFAULT,

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HANA 2.0中默认的配置已经符合要求，不需要配置。 更多信息，可参见以下内容： SAP Note 2186744 - FAQ: SAP HANA Parameters SAP Note 2267798 - Configuration of the SAP HANA Database

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HANA 2.0中默认的配置已经符合要求，不需要配置。 更多信息，可参见以下内容： SAP Note 2186744 - FAQ: SAP HANA Parameters SAP Note 2267798 - Configuration of the SAP HANA Database

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HANA 2.0中默认的配置已经符合要求，不需要配置。 更多信息，可参见以下内容： SAP Note 2186744 - FAQ: SAP HANA Parameters SAP Note 2267798 - Configuration of the SAP HANA Database

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