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jupyterlab-github

JupyterLab扩展实现直接浏览和使用GitHub仓库

JupyterLabGitHub扩展仓库访问文件浏览器Github开源项目

jupyterlab-github为JupyterLab提供了一个新的文件浏览器标签，允许直接访问GitHub仓库。用户可以浏览组织和个人仓库，打开并运行文件，包括笔记本和文本文件。这个扩展简化了从GitHub获取代码和数据的过程，提高了开发效率，但不包括完整的GitHub功能。它为数据科学家和开发者提供了一种在JupyterLab环境中便捷使用GitHub资源的方法。

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GitLink是一款JetBrains IDE插件，支持GitHub、Bitbucket、GitLab等多个代码托管平台。它提供快捷方式在浏览器中打开或复制文件、目录和提交信息的链接。GitLink可自动检测远程仓库，支持自定义URL模板。该插件简化了开发者访问在线代码仓库的流程，有助于提高工作效率和团队协作。
jupyterhub - 多用户Jupyter笔记本服务器的集中管理解决方案
GithubJupyterJupyterHubPython多用户Hub开源项目认证
JupyterHub是一个开源的多用户管理平台，用于部署和管理Jupyter笔记本服务器。它支持多种认证方式，适合在教育、企业和科研领域使用。通过REST API，JupyterHub可以与其他系统整合。该平台基于Linux/Unix系统开发，支持Docker部署，为用户提供了一个可靠的Jupyter使用环境。
awesome-jupyter - Jupyter生态系统的全面资源列表
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这是一份全面的Jupyter生态系统资源列表,包括运行时环境、协作工具、可视化库、表格处理、渲染发布、版本控制等多个方面。列表还涵盖JupyterLab扩展、测试工具、特定领域项目和托管解决方案。该列表为数据科学家和开发者提供了充分利用Jupyter生态系统的参考资源。
ml - 含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本的资源库
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此资源库含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本，提供丰富的学习材料。用户可以自由查阅和探索，优化机器学习技能。通过安装nbdime解决Jupyter笔记本差异对比问题，使版本控制更加友好。访问CloudxLab网站了解更多信息。
elyra - JupyterLab AI扩展功能，支持可视化管道编辑和批处理
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Elyra为JupyterLab提供多种AI扩展功能，包括可视化管道编辑、批处理运行、代码片段重用、混合运行时支持、Python和R脚本编辑与执行、自动生成目录导航、语言服务器协议集成以及Git版本控制，帮助用户高效开发和调试。
gistpad - VS Code扩展实现GitHub Gists和仓库的便捷管理
GistGistPadGitHubGithubVS Code代码片段开源项目
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vscode-pull-request-github - Visual Studio Code扩展实现GitHub拉取请求和问题管理
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Visual Studio Code扩展vscode-pull-request-github集成GitHub功能，实现编辑器内拉取请求和问题管理。支持身份验证、列表浏览、代码审查、分支验证和终端集成。提供用户提及和问题悬停卡片，支持快速创建分支和从TODO注释生成问题。该扩展简化了开发流程，提升了项目协作效率。
vscode-github-actions - GitHub Actions工作流程管理与编辑增强的VS Code扩展
GitHub ActionsGithubVS Code代码补全工作流管理开源项目语法高亮
vscode-github-actions扩展集成了GitHub Actions工作流程管理功能，提供语法高亮、文档集成、验证和代码补全等特性。开发者可在VS Code中直接管理工作流程、追踪CI构建和部署，以及高效创作工作流程。该扩展简化了GitHub Actions的使用流程，提升了开发效率。
le-git-graph - 直观的GitHub提交历史可视化扩展
Git GraphGitHubGithub开源项目提交历史浏览器扩展
该扩展为GitHub仓库生成可视化提交图，展示项目历史和分支结构。支持公共和私有仓库，使用GitHub认证和自定义访问令牌。提供按需加载提交数据功能，适用于Chrome和Firefox等浏览器。通过直观展示代码变更，优化开发者的协作效率。
ipydatagrid - Jupyter环境中的快速数据网格工具
GithubJupyteripydatagrid交互式可视化开源项目数据分析数据网格
ipydatagrid是专为Jupyter Notebook和JupyterLab开发的数据网格工具。它具有全功能界面，支持高性能操作，并与ipywidgets无缝集成。该工具允许通过多种渲染器自定义数据展示，提供双向数据绑定的选择模型，并支持使用Vega表达式进行条件格式化。ipydatagrid显著提升了Jupyter环境中的数据交互和可视化效果。
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