怎么改变dash的默认浏览器

Dash是一款流行的Python数据分析库，它通常与Jupyter Notebook集成，并通过`webbrowser`模块打开网页。如果你想更改Dash启动时使用的默认浏览器，这取决于你的操作系统。

**Windows**:
1. 打开命令提示符（cmd）或PowerShell。
2. 使用以下命令替换默认浏览器路径（例如将Chrome替换成Edge）：

   set DASH_WEBBROWSER=your_browser_path\chrome.exe

或者如果是Microsoft Edge:

   set DASH_WEBBROWSER=path_to_your_edge\msedge.exe

3. 保存设置并重启终端。

**Mac/Linux**:
1. 打开终端。
2. 创建一个新的环境变量：

   export DASH_WEBBROWSER=/path/to/your/browser/firefox

把`firefox`替换为你想要的浏览器（如`google-chrome`, `chromium`, `x-www-browser`等）。
3. 刷新当前会话，或者关闭并重新打开终端。

**注意**: 以上操作可能需要管理员权限。另外，有些系统可能会在每个用户单独的环境中存储这些设置，所以你可能需要针对每个用户分别设置。

如果你正在使用虚拟环境，记得在激活的虚拟环境中设置这个环境变量。

相关问题

nginx中dash部署实例

nginx是一款高性能的开源Web服务器和反向代理服务器，它还可以作为一个RTMP服务器来支持视频直播和点播。在nginx中，可以通过dash模块来进行dash部署。dash（Dynamic Adaptive Streaming over HTTP）是一种流媒体传输协议，可以根据网络状况和设备能力动态切换视频的质量。

要在nginx中进行dash部署，需要进行以下步骤：

1. 安装nginx：首先需要在服务器上安装nginx。可以从nginx的官方网站上下载最新版本，并按照官方文档进行安装。

2. 编译安装dash模块：nginx并不默认包含dash模块，需要重新编译nginx并加入dash模块。可以从dash模块的GitHub仓库中获取源代码，并按照仓库中的文档进行编译安装。

3. 配置dash模块：在nginx的配置文件中，我们需要对dash模块进行相应的配置。首先，需要指定输入视频文件的位置。其次，需要指定输出的dash文件的位置和格式。还可以进行其他一些配置，如设置最大和最小的码率等。

4. 启动nginx：完成配置后，可以启动nginx服务，让其开始提供dash流媒体服务。可以使用命令行启动nginx，并通过浏览器访问指定的URL来验证服务是否正常运行。

5. 客户端访问：在浏览器中，可通过支持dash协议的播放器来访问nginx提供的dash流媒体服务。播放器会根据当前网络状况和设备能力选择恰当的视频质量进行播放，并在需要时进行自动切换。

通过以上步骤，我们就可以在nginx中成功部署dash流媒体服务了。这样，用户可以通过dash协议进行流畅的视频播放，而无需担心网络状况的变化影响播放体验。同时，nginx作为高性能的Web服务器和反向代理服务器，可以确保高并发情况下的稳定运行，满足大规模流媒体服务的需求。

ml_dash 怎么用

ML-Dash是一个强大的开源工具，它结合了机器学习模型训练、监控和部署的功能，旨在简化数据科学项目的生命周期管理。使用ML-Dash，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装**：首先，你需要从GitHub克隆ML-Dash仓库并将其添加到Python项目中。如果你使用pip，可以运行`pip install ml_dash`。

2. **配置**：初始化ml_dash应用，需要提供数据库连接信息以及设置默认的模型目录和训练配置文件路径。

from ml_dash import MLDash

app = MLDash()
app.init_app(db_url='your_database_url', models_dir='models_folder')

3. **模型训练**：在`ml_dash`中，你可以添加训练任务，比如通过`app.add_training_task`方法。每个任务通常会关联一个训练函数和一些配置参数。

def train_model(config):
    # ... 你的训练代码 ...
    
app.add_training_task('my_model', train_model, config={'hyperparameters': {'learning_rate': 0.1}})

4. **监控**：训练完成后，可以在应用内查看模型性能指标，并监控实时更新。对于部署的模型，也可以展示预测结果和实时更新的模型状态。

5. **部署**：如果需要，可以将训练好的模型部署到生产环境，例如通过API接口或者集成到其他系统。

6. **访问应用**：最后，启动应用程序，通常是通过命令行运行`app.run_server(debug=True)`，然后在浏览器中打开指定的URL访问ML-Dash界面。