adopting a web-based architecture, which is also browser agnostic. We incorporate the open-source Jupyter notebook infrastructure to run an Interactive Python (IPython) kernel and a web server directly kernel via a suite of browser-based tools that provide a dashboard, bash terminal, code editors and Jupyter notebooks. The browser tools are implemented with a combination of JavaScript, HTML and CSS and and run on any modern browser. 解释： Ø PYNQ 开发框架：web-based architecture, browser as client Ø 开发环境：Jupyter notebook Ø Host：Zynq 器件 ARM 处理器 （IPython kernel and web server）。开发者可以在嵌入式平台做实时调试， 利用实际的硬件环境。 Ø

adopting a web-based architecture, which is also browser agnostic. We incorporate the open-source Jupyter notebook infrastructure to run an Interactive Python (IPython) kernel and a web server directly kernel via a suite of browser-based tools that provide a dashboard, bash terminal, code editors and Jupyter notebooks. The browser tools are implemented with a combination of JavaScript, HTML and CSS and and run on any modern browser. 解释： Ø PYNQ 开发框架：web-based architecture, browser as client Ø 开发环境：Jupyter notebook Ø Host：Zynq 器件 ARM 处理器 （IPython kernel and web server）。开发者可以在嵌入式平台做实时调试， 利用实际的硬件环境。 Ø

adopting a web-based architecture, which is also browser agnostic. We incorporate the open-source Jupyter notebook infrastructure to run an Interactive Python (IPython) kernel and a web server directly kernel via a suite of browser-based tools that provide a dashboard, bash terminal, code editors and Jupyter notebooks. The browser tools are implemented with a combination of JavaScript, HTML and CSS and and run on any modern browser. 解释： ➢ PYNQ 开发框架：web-based architecture, browser as client ➢ 开发环境：Jupyter notebook ➢ Host：Zynq 器件 ARM 处理器 （IPython kernel and web server）。开发者可以在嵌入式平台做实时调试， 利用实际的硬件环境。 ➢

s#CPUs_with_AVX ��������� TensorFlow Jupyter Notebook ������� (venv) $ pip install jupyter (venv) $ python –m ipykernel install --user --name=venv � Jupyter Notebook ��� TensorFlow “Hello TensorFlow” tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter 4. Start a TensorFlow Docker container $ docker run -it -p 8888:8888 -v $(notebook-examples-path):/tf/notebooks tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter “Hello TensorFlow”

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 738 16 附录：深度学习工具 741 16.1 使用Jupyter Notebook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 741 xiv 16 安装库以运行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 757 16.3.4 远程运行Jupyter笔记本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 757 16.3.5 关闭未使用的实例 . . . 载的PDF访问，也可以作为网站在互联网上访问。目前还没有完全适合这些需求的工具和工作流程，所以我 们不得不自行组装。我们在 16.5节 中详细描述了我们的方法。我们选择GitHub来共享源代码并允许编辑，选 择Jupyter记事本来混合代码、公式和文本，选择Sphinx作为渲染引擎来生成多个输出，并为论坛提供讨论。 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。

Machine Learning • 拥有不同运算性能的机器 • 降低成本，按需付费 • 支持不同的开源框架：TenserFlow、PyTorch、MXNet 等 Azure Notebook Jupyter Notebook on Azure • 免费 • 全托管 • 无需安装 • 无需配置 Workflow 需要准备哪些东西？ • Azure 账号: https://azure.microsoft Studio Code Python 插 件将提供 Jupyter Notebook 的原生支持! 将在九月底正式发布！ Python extension for VS Code • Jupyter Notebook 的原生支持 • 导入/导出 Jupyter Notebook • 数据/图表可视化 • 变量查看器 • IPython/Jupyter console • 重构 • IntelliSense

Rsync 未授权访问漏洞 Atlassian Crowd 未授权访问漏洞 CouchDB 未授权访问漏洞 Elasticsearch 未授权访问漏洞 Hadoop 未授权访问漏洞 Jupyter Notebook 未授权访问漏洞 攻击机: Windows10 目标靶机: Centos7 ip地址: 192.168.18.138 连接工具:Xshell wget http://download IP 地址 才能访问包括 50070 以及 WebUI 等相关端口。 Jupyter Notebook 未授权访问漏洞 漏洞简介以及危害 Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编 程语言。 如果管理员未为Jupyter Notebook配置密码，将导致未授权访问漏洞，游客可在其中创建一个console 168.18.129:8888 利用terminal命令执行 wget https://raw.githubusercontent.com/vulhub/vulhub/master/jupyter/notebook- rce/docker-compose.yml docker-compose up -d New > Terminal 创建控制台 可以执行任意命令 防御手段

单击此处添加标题 将部署的服务内容的Notebook VM打开 Azure机器学习 新建一个笔记本 Azure机器学习 点击新建的笔记本的 Jupyter部分，可以打开Jupyter Azure机器学习 点击新建的笔记本的 Jupyter部分，可以打开Jupyter Azure机器学习 视频演示Azure机器学习的demo Azure与自动机器学习 什么是自动机器学习？ 机器学习的一般步骤

?) = ?????(?, ?) (3) ???(?1 + ?2, ?) = ???(?1, ?) + ???(?2, ?) 50 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda ⚫Jupyter notebook ⚫Pycharm 详细教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59027692 3. 机器学习的背景知识-Python基础 51 Python com/distribution/ 通常选3.7版本，64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 52 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http

?) = ?????(?, ?) (3) ???(?1 + ?2, ?) = ???(?1, ?) + ???(?2, ?) 51 Python 的环境的安装 ⚫Anaconda ⚫Jupyter notebook ⚫Pycharm 详细教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59027692 3. 机器学习的背景知识-Python基础 52 Python com/distribution/ 通常选64位 可以用默认安装，右图两个选择框都勾上 53 Python 的环境的安装 ⚫Jupyter notebook 在cmd环境下，切换到代码的 目录，输入命令： jupyter notebook之后就可以 启动jupyter botebook编辑器 ，启动之后会自动打开浏览器 ，并访问http://localhost:8088 ，默认跳转到 http