1.jupyternotebook里面怎么运行c语言?看看函
2.C++在线工具分享
3.Jupyter操作指南
4.pytorch2.0torch.compile真的使你的训练变快了吗?
5.Cern ROOT 在jupyter里的使用
6.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

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

       C++ 是看看函一种编译型语言，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。源码期货模拟交易系统源码Cling 是数源一个基于 Clang 和 LLVM 编译器的交互式 C++ 解释器，支持快速应用开发，代码并能提供良好的看看函编译诊断提示。Cling 可以直接集成到 JupyterLab 中进行使用。源码

       为了使用 Cling，数源首先需要下载并编译二进制文件，代码根据操作系统选择对应的看看函版本。完成下载后，源码将 Bin 命令添加到环境变量 PATH 中。数源

       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。

C++在线工具分享

       分享几个好用的C++在线工具，有助于深入理解C++。

       其中，Godbolt是一个曾经在cppcon上介绍过的在线汇编代码分析网站，它将C++代码编译成汇编语言，邮件asp源码并以一种用户十分友好的方式显示出来，将C++代码和汇编代码用相同颜色对应起来，当你将鼠标放到汇编指令时，会有对应的指令介绍。它支持不同版本的编译器和优化级别，支持使用第三方库，如boost、eigen等。许多文章的汇编分析都是通过它完成的。此外，Godbolt还提供了GitHub仓库，对于不方便将源代码放置在网上进行分析的公司，可以在内部部署该工具。

       Wandbox是一个支持多种语言的在线编译器网站，我们可以快速地在里面编写实验代码。它支持的语言包括C++、C、rust、python、java等。它支持多个编译器版本，使我们能够测试C++的新功能。Wandbox也是一个方便的资源，用于在不同语言间进行代码比较和实验。

       Quick C++ Benchmark是一个在线C++代码性能基准测试工具，它允许我们快速测试和比较小型代码片段的性能。这个工具能够帮助开发者评估代码效率和优化潜力。

       Compare C++ Build则是一个对代码编译性能进行测量的工具，它关注编译时间、CPU使用率、通达erp源码内存消耗等开销指标。与Quick C++ Benchmark由同一个人开发，它们共同提供了全面的性能测试解决方案。

       C++ Insight则提供了一种独特的视角，让我们可以看到C++编译器如何将C++代码转换成中间文件，尤其是模版的展开情况。这种深入的见解对于理解C++编译过程和优化代码具有重要意义。

       C++ Jupyter Notebook是Jupyter和C++解释器Cling的结合体，它允许开发者快速测试代码和可视化数据。这对于数据科学和高性能计算领域的C++开发者来说，是一个非常有用的工具。

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”。电机闭环 源码对于加载网站源代码、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。

pytorch2.0torch.compile真的使你的训练变快了吗?

       PyTorch 2.0的torch.compile功能旨在提升训练速度，但其背后复杂的操作使得理解及调试代码变得困难。为解决这一问题，一个Python字节码反编译器应运而生，帮助用户更轻松地解析字节码。

       实现这一功能，首先需要安装depyf（pip install depyf）并在运行代码前设置环境变量export TORCH_LOGS="+dynamo,guards,bytecode"。运行代码后，用户可在熟悉的字节码输出后看到反编译的结果，以辅助理解torch.compile的作用。

       另一种方法是通过交互式探索，利用jupyter notebook运行PyTorch代码。运行后，用户可通过explain函数查看PyTorch对代码的代源码修改优化细节，包括守卫函数的条件、编译后代码、编译子图及引用的其他函数。通过点击展开各项，用户可深入查看各个部分的细节。

       使用torch.compile后，PyTorch不再执行原始函数代码，而是寻找满足守卫条件的编译后代码执行，或在条件不满足时生成新的编译代码。编译后的代码中调用的编译后子图函数，用户可通过点击查看源码，获得全面的细节信息。

       在过去三个月里，作者与PyTorch团队进行了深入沟通，完成了反编译器与PyTorch的整合，以日志增强或交互式方式帮助理解PyTorch 2.0。通过持续维护depyf并使其支持Python 3.版本，作者期望它能成为用户理解torch.compile的强大工具。

       欢迎试用depyf，如遇问题，请在GitHub issue区提出。通过这个工具，用户能够更深入地理解PyTorch 2.0的torch.compile功能，从而更高效地进行训练。

Cern ROOT 在jupyter里的使用

       Cern ROOT 在 Jupyter 环境下的使用教程

       对于那些主要在浏览器中依赖ROOT功能的用户，但希望通过升级技能来提高效率的朋友，本文将分享我在尝试将ROOT与Jupyter集成以及在VSCode中实现代码补全过程中的经验。

       首先，我们需要解决的问题包括：在Jupyter中使用ROOT以及在VSCode中实现代码自动补全。以下是具体步骤：

       安装VSCode并安装微软出品的Python插件，自动启用notebook和Jupyter功能。

       对ROOT源代码进行编译，通常推荐使用方法是进入build目录，通过ccmake ../source，配置安装位置，生成并安装，设置环境变量。虽然编译过程中会自动打开PyROOT，但这不影响我们在Jupyter中使用C++编写ROOT代码。

       开始尝试在浏览器的Jupyter notebook中使用ROOT，通过命令行启动root --notebook，但可能会遇到运行问题，这时需要安装metakernel包。安装后，你可以在浏览器中成功执行ROOT C++代码。

       然而，浏览器中的代码补全功能有限，为了更全面的代码支持，转向VSCode。打开VSCode，创建新的Jupyter notebook，此时可以导入PyROOT，进一步切换到ROOT C++。

       在VSCode中，将Jupyter notebook的环境设置为支持ROOT C++，并享受代码补全功能的便利。

       经过这些步骤，你将成功解决在Jupyter中使用ROOT并实现代码补全的问题。

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。

Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！

       强大的多维度数组与矩阵计算库

       IPython 提供了丰富的交互功能，包括变量自动补全、自动缩进及支持 bash shell 命令。它基于 BSD 开源协议。

       IPython 是交互式计算架构的核心，包含 Conda、Python 及大量常用工具包，如 numpy、pandas，是数据分析和机器学习的首选库。

       Anaconda 包含 Jupyter Notebook 和 IPython，为编写代码提供便利。

       Anaconda 特点：丰富的库集成、强大的环境管理、高效的数据分析工具。

       安装 Anaconda：访问官网，下载最新版。安装过程包括运行 Anaconda Prompt，输入 cd Desktop 和 jupyter notebook 命令启动 Jupyter Notebook。

       Jupyter Notebook 支持多种编程语言，提供实时代码、图像、公式的展示，适用于数据清理、统计建模、机器学习等。

       Jupyter Notebook 支持两种键盘模式：命令模式和编辑模式，通过 Esc 和 Enter 键切换。提供快捷键帮助，如 tab 补全和 shift + tab 查看参数说明。

       使用 IPython 帮助文档：通过 help() 或 ? 查看函数文档，使用 ? 显示源代码。tab 键可补全包名、模块名、函数名和变量名。

       IPython 魔法命令：执行外部文件、计时功能、Linux/Windows 命令，如 %run、%time、%timeit 和 ! 命令。

       魔法命令应用：执行外部文件时可使用 %run，%time 和 %timeit 查看运行时间，执行系统命令使用 ! 命令。