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jupyter_client

Jupyter协议实现与内核管理工具

Jupyter ClientPython开发环境文档生成代码贡献Github开源项目

jupyter_client作为Jupyter协议的参考实现，提供内核管理API和客户端功能。它包含jupyter kernelspec入口点，用于安装Jupyter前端内核规范。作为Jupyter生态系统的核心组件，该项目为开发者提供了便捷的内核管理和交互工具，支持代码贡献和文档编写，采用自动代码格式化和共享版权模型。

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介绍相关项目
jupyter-text2code - 智能Jupyter扩展实现英文查询到Python代码的转换
GithubJupyter notebookText2Code代码生成开源项目数据分析自然语言处理
jupyter-text2code是一个Jupyter notebook扩展，可将英文查询转换为Python代码。该扩展支持pandas命令和常用代码片段快速插入，提高数据分析效率。适用于Ubuntu和macOS系统，提供CPU和GPU版本，支持Docker部署。使用意图检测和命名实体识别等自然语言处理技术，为数据分析工作提供便捷的编码方式。
jupyterlab-github - JupyterLab扩展实现直接浏览和使用GitHub仓库
GitHubGithubJupyterLab仓库访问开源项目扩展文件浏览器
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。
twitter-api-client - Python实现的全面Twitter API开发库
GithubPythonTwitter API开源项目数据抓取社交媒体自动化
twitter-api-client是一个Python库，实现了Twitter的v1、v2和GraphQL API。该库支持账户自动化、数据抓取、搜索和Spaces音频捕获等功能，可用于构建Twitter应用和数据分析工具。它简化了开发流程，使开发者能更便捷地使用Twitter API。
Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南
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Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。
influxdb-client-python - InfluxDB 2.x和Flux的Python客户端库
GithubInfluxDBPython客户端库开源项目数据写入时序数据库
influxdb-client-python是InfluxDB 2.x和Flux的官方Python客户端库。该库支持数据写入和查询,具备同步、异步和批量写入功能,并能使用Flux语言进行灵活查询。它还包含InfluxDB 2.0 API客户端,可管理组织、用户和存储桶等。适用于Python 3.7+,提供详细文档和示例代码方便开发者使用。
kaggle-api - Python实现的Kaggle API命令行工具
GithubKaggle APIPython依赖管理命令行工具开发环境开源项目
Kaggle-api是Kaggle官方开发的Python 3 API工具，通过命令行界面实现与Kaggle平台的交互。用户可以查看模型列表、管理数据集等。项目采用hatch进行管理，支持源代码编译和集成测试。遵循Apache 2.0许可证，为数据科学工作者提供了便捷的Kaggle资源访问途径。
kubectl - Kubernetes官方命令行工具kubectl
GithubKubectlKubernetes命令行工具客户端开发开源项目
这个仓库是kubectl的开发中心，用于跟踪问题并提供客户端程序包。kubectl作为Kubernetes的官方命令行工具，用于管理和操作集群。项目遵循严格的开发标准，包括全面的测试覆盖和Go语言规范。它独立于Kubernetes核心，欢迎社区贡献，并遵循项目的行为准则。
modal-client - Modal Python库实现无服务器云计算按需访问
GithubModalPython库serverless云计算开发工具开源项目
Modal是一个Python库，使开发者能够从本地Python脚本访问无服务器云计算资源。支持Python 3.8至3.12版本，可通过pip快速安装。该项目提供丰富的示例应用、详细的用户指南和API参考文档。开发者可在命令行创建或链接Modal账户，便于使用这一云计算工具。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard，便于快速部署并适用于本地机器学习开发，具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问，兼容Mac、Linux和Windows平台。
mediapy - 用于Jupyter的图像和视频处理库
GithubJupyterPythonmediapy图像处理开源项目视频处理
mediapy是一个为IPython和Jupyter notebook环境开发的图像和视频处理库。它提供简洁的API用于读取、写入和显示多种格式的媒体文件。该库支持基本的图像处理和视频帧操作，并通过集成ffmpeg实现高效的视频编解码。mediapy适用于数据科学和机器学习中的媒体数据处理与可视化。
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