jupyter的技术支持

Jupyter是一个开源的交互式数据科学环境，它最初是作为IPython项目的延续而诞生的，现在通常指代的是Jupyter Notebook（以前称为IPython Notebook）。Jupyter的核心技术包括：

1. **Notebook格式**：Jupyter Notebook使用HTML、Markdown和Python（或其他语言）代码混排的形式，提供了一个可视化的方式来组织和执行代码、撰写文档和展示结果。

2. **Kernel机制**：每个 Notebook 都有一个运行在后台的Kernel（通常是Python、R、Julia等），Kernel负责执行代码并返回结果。用户可以在浏览器中实时看到计算的输出。

3. **跨平台支持**：Jupyter可以在Windows、Mac OS和Linux等各种操作系统上运行，并且可以通过命令行接口或Jupyter Lab这样的桌面应用程序访问。

4. **社区贡献**：Jupyter生态系统非常活跃，由全球开发者贡献了许多扩展库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，以及许多自定义的Jupyter插件。

5. **API和集成**：Jupyter提供了丰富的API，允许开发人员将其嵌入到其他应用程序中，或者用作数据处理、机器学习模型部署等场景的后端。

6. **版本控制**：由于Notebooks是文本文件，可以轻松地通过Git等版本控制系统进行管理，方便团队协作。

**相关问题--:**
1. Jupyter Notebook的工作原理是什么？
2. Jupyter如何支持多种编程语言？
3. Jupyter Lab有哪些新增功能和优势？
4. 如何在Jupyter中集成第三方库或工具？
5. Jupyter Notebook支持哪些主流的数据分析库？