1.Jupyter操作指南
2.详解Python文件： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、​.pyd ！
3.JupyterLab环境配置与使用（基于Windows Subsystem for Linux）
4.jupyternotebook里面怎么运行c语言?先行指标源码
5.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

Jupyter操作指南

       Jupyter操作指南

       在Windows环境中，启动和停止Jupyter Notebook的步骤如下：

       首先，通过Win + R打开命令提示符，使用cd切换到工作目录，然后输入命令“jupyter notebook”启动服务。

       启动后，Jupyter Notebook会在默认浏览器中打开，显示当前工作目录的文件。停止服务时，可以通过命令提示符中的Control+C操作，确认对话框可选择双击跳过。

       常用快捷键包括模式切换（命令模式下按Enter切换到编辑模式，编辑模式下按Esc回至命令模式）和各种功能操作（如代码格式转换、代码运行、单元格管理等），详情见2.1和2.2节。

       绘图方面，确保图形输出正常，应在代码单元格开头输入“%matplotlib inline”。对于加载网站源代码、路由协议源码修改本地Python文件和直接运行代码，有不同的命令和注意事项，见3至5节。

       Jupyter Notebook还提供了丰富的魔术命令，如行魔术和单元格魔术，它们分别用于运行Python脚本、加载文件、测量执行时间、捕获输出等，具体可查看6节的详细内容。

       最后，本文由CSDN博主「githubcurry」原创，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，如需引用，请附上原文链接和版权声明。

详解Python文件： .py、.ipynb、.pyi、.pyc、​.pyd ！

       今天同事给我扔了一个.pyd文件，说让我跑个数据。然后我就傻了。。无源码 反汇编

       不知道多少粉丝小伙伴会run .pyd代码文件？如果你也懵懵的，请继续往下读吧。。

       今天科普下各类Python代码文件的后缀，给各位Python开发“扫扫盲”。

       .py

       最常见的Python代码文件后缀名，官方称Python源代码文件。

       不用过多解释了~

       .ipynb

       这个还是比较常见的，.ipynb是Jupyter Notebook文件的扩展名，它代表"IPython Notebook"。

       学过数据分析，机器学习，深度学习的同学一定不陌生！

       .pyi

       .pyi文件是Python中的类型提示文件，用于提供代码的静态类型信息。

       一般用于帮助开发人员进行类型检查和静态分析。

       示例代码：

       .pyi文件的命名约定通常与相应的.py文件相同，以便它们可以被自动关联在一起。

       .pyc

       .pyc是Python字节码文件的扩展名，用于存储已编译的Python源代码的中间表示形式，因为是二进制文件所以我们无法正常阅读里面的代码。

       .pyc文件包含了已编译的字节码，它可以更快地被Python解释器加载和执行，因为解释器无需再次编译源代码。dubbo源码剖析 视频

       .pyd

       .pyd是Python扩展模块的扩展名，用于表示使用C或C++编写的二进制Python扩展模块文件。

       .pyd文件是编译后的二进制文件，它包含了编译后的扩展模块代码以及与Python解释器交互所需的信息。

       此外，.pyd文件通过import语句在Python中导入和使用，就像导入普通的Python模块一样。

       由于C或C++的执行速度通常比纯Python代码快，可以使用扩展模块来优化Python代码的性能，尤其是对于计算密集型任务。

       .pyw

       .pyw是Python窗口化脚本文件的扩展名。

       它表示一种特殊类型的Python脚本文件，用于创建没有命令行界面（即控制台窗口）的窗口化应用程序。

       一般情况下，运行Python脚本会打开一个命令行窗口，其中显示脚本输出和接受用户输入。但是，对于某些应用程序，如图形用户界面（GUI）应用程序，不需要命令行界面，而是希望在窗口中显示交互界面。这时就可以使用.pyw文件。

       # .pyx

       .pyx是Cython源代码文件的扩展名。

       Cython是有外挂源码怎么一种编译型的静态类型扩展语言，它允许在Python代码中使用C语言的语法和特性，以提高性能并与C语言库进行交互。

       我对比了下Cython与普通python的运行速度：

       fb.pyx(需使用cythonize命令进行编译)

       run.py

       得出结果：

       在这种计算密集任务情况下，Cython比普通Python效率快了近一倍。

JupyterLab环境配置与使用（基于Windows Subsystem for Linux）

       在专业金工实训中，本专业学习Python，使用Ubuntu虚拟机与JupyterLab环境。此外，网络搜索中发现JupyterLab是广泛使用的、功能强大的开发环境，相较于商业软件PyCharm，JupyterLab免费且适合Python初学者。以下内容将分享JupyterLab环境配置与使用经验。

       Python环境配置分为两部分：在Windows本地及WSL中配置。在Windows本地使用命令提示符检查Python是否已安装，如未安装可从应用商店下载Python 3.9版本。对于WSL用户，需先通过设置打开Windows功能，安装适用于Linux的Windows子系统，下载并配置Ubuntu .。

       项目Jupyter致力于开发跨多种编程语言的开放源码软件、标准与服务。JupyterLab环境配置相对简便，安装Python后，通过命令行即可完成。WSL用户需手动输入链接进入JupyterLab，复制并粘贴链接中的token。若使用JupyterLab遇到问题，如某些依赖包版本过低，可手动升级包后重新安装。若需将JupyterLab界面更改为中文，输入命令即可实现。更改工作目录的步骤也相对简单，通过修改配置文件中的路径即可。

       综上所述，JupyterLab为Python初学者提供了友好、强大的开发环境，适用于Windows、WSL及Linux操作系统。通过配置与使用教程，用户可轻松上手并有效提高编程学习效率。

jupyternotebook里面怎么运行c语言?

       在远程服务器上运行 Jupyter Notebook 的步骤如下：

       首先，将服务器的 IP 地址添加到浏览器网址中，之后将显示本地浏览器中的代码，并能够实时调用服务器资源进行运行。

       C++ 是一种编译型语言，因此源代码需要经过编译和链接生成二进制文件才能执行。Cling 是一个基于 Clang 和 LLVM 编译器的交互式 C++ 解释器，支持快速应用开发，并能提供良好的编译诊断提示。Cling 可以直接集成到 JupyterLab 中进行使用。

       为了使用 Cling，首先需要下载并编译二进制文件，根据操作系统选择对应的版本。完成下载后，将 Bin 命令添加到环境变量 PATH 中。

       接下来，可以通过输入 "ctrl+z" 来退出命令模式，或直接运行 cling 命令进入交互模式。

       在 JupyterLab 中集成 Cling，需要先进入 Cling 安装目录，然后运行相关命令进行安装。可以选择安装特定的 Kernel，例如 cpp，以进行测试。

       完成以上步骤后，你便可以在 JupyterLab 中使用 Cling 进行 C++ 代码的运行和开发了。

Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

       在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。

       为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。

       在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。

       为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。

       对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。

       在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。

       通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。