jupyter

Beeindrucken Sie Ihren Chef und verwandeln Sie ein Jupyter Notebook in eine schöne, teilbare Web-App – keine Callbacks, kein Frontend, kein Umschreiben.

Dashboards und Notebooks an einem Ort. Erstellen Sie leistungsstarke und flexible Dashboards mit Code oder bauen Sie schöne Notion-ähnliche Notebooks und teilen Sie sie mit Ihrem Team.

JupyterLab-Desktop-Anwendung, basierend auf Electron.

Erstellen Sie schöne, druckreife Bücher und Dokumente aus rechenbasierten Inhalten.

Der C++-Interpreter cling

Ein Python-Paket für interaktive geospatialle Analyse und Visualisierung mit Google Earth Engine.

:atom: Code interaktiv ausführen, Daten untersuchen und grafisch darstellen. Die volle Leistung von Jupyter-Kerneln in Ihrem bevorzugten Texteditor.

Ein Python-Paket für interaktive Kartierung und Geospatial-Analyse mit minimalem Code in einer Jupyter-Umgebung

KI-Infra / KI-Orchestrierung / KI-Control-Plane

Plotting-Bibliothek für IPython/Jupyter-Notebooks

🛠 All-in-One webbasierte IDE, spezialisiert auf Machine Learning und Data Science.

Debugging, Monitoring und Visualisierung für Python Machine Learning und Data Science

GeoAI: Künstliche Intelligenz für Geodaten

💫 Schöne Spinner für Terminal, IPython und Jupyter

[Legacy] Katalog von Data- & AI-Notebook-Vorlagen, organisiert nach Werkzeugen, basierend auf dem IMO-Framework (Input, Model, Output) für einfache Nutzung und Auffindbarkeit.

Deepnote ist ein direkter Ersatz für Jupyter mit einem KI-zentrierten Design, einer eleganten Benutzeroberfläche, neuen Blöcken und nativen Datenintegrationen. Nutzen Sie Python, R und SQL lokal in Ihrer bevorzugten IDE und skalieren Sie dann zur Deepnote-Cloud für Echtzeit-Kollaboration, den Deepnote-Agenten und bereitstellbare Daten-Apps. https://deepnote.com/

Werkzeuge zum Vergleichen (Diff) und Zusammenführen von Jupyter Notebooks.

Ressourcenplanung und Cluster-Management für KI

Ein Haskell-Kernel für das Jupyter-Projekt.

IPython Parallel: Interaktives paralleles Computing in Python

Jupyter-Notebooks im Terminal

Jupyter-Erweiterungen, die Ihnen helfen, Code schneller zu schreiben: Kontextsensitive KI-Chats, Autovervollständigung und Tabellenkalkulationen

Vorlesungsskripte zur Linearen Algebra mit Python. Diese Reihe von Skripten führt Sie durch alle wichtigen Konzepte, die das Fundament für Data Science oder fortgeschrittene quantitative Fähigkeiten bilden.

PyGraphistry ist eine Python-Bibliothek zum schnellen Laden, Strukturieren, Einbetten und Untersuchen großer Graphen mit dem GPU-beschleunigten visuellen Graphenanalysator Graphistry

Lerne Python in den nächsten (etwa) 30 Tagen.

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Python- & JS/TS-SDK zum Ausführen von KI-generiertem Code bzw. Code-Interpretation in Ihrer KI-Anwendung

Erlernen Sie die wesentlichen Fähigkeiten zur Erkennung und Lösung komplexer realer Probleme mit Machine Learning und Deep Learning mithilfe des beliebten Python-Machine-Learning-Ökosystems.

Hochleistungs-IDE für Jupyter Notebooks

nbconvert als Web-Dienst: Jupyter Notebooks als statische Webseiten rendern