Jupyter Notebook是什么，请用例子解释

Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，可以用于创建和共享文档，其中包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本。

例如，我们可以在Jupyter Notebook中创建一个Python代码单元格，输入以下代码：

a = 5
b = 10
print(a + b)

然后按下Shift + Enter，Jupyter Notebook将执行该代码，并将结果打印出来：

15

此外，我们还可以使用Markdown单元格来创建文档，如下所示：

# 我的标题

这是一个段落。可以包含**加粗**、_斜体_ 和 [链接](http://www.example.com)。

- 这是一个列表项
- 另一个列表项

使用Jupyter Notebook，我们可以将代码和文档组合在一起，以便更好地组织和展示我们的数据分析和机器学习项目。

相关问题

怎么判断当前Jupyter Notebook的默认编码是什么？

在Jupyter Notebook中，你可以通过读取文件的前几个字节并检测它们来推断默认编码。通常，ASCII文本的第一两个字节可以提供线索，比如UTF-8编码的文本可能会以`\xef\xbb\xbf`开始（BOM，Byte Order Mark），而UTF-16则可能是`\xff\xfe`或`\xfe\xff`。

如果你想要一个更直接的方法，可以使用Python内置的`chardet`库，它可以根据字节序列自动识别常见编码。下面是一个简单的例子：

import chardet

# 获取notebook内容
with open('your_notebook.ipynb', 'rb') as f:
    content = f.read()

# 使用chardet检测编码
encoding_guess = chardet.detect(content)['encoding']
print(f"Detected default encoding is: {encoding_guess}")

请注意，这只是一个猜测，并非总是准确无误，实际编码取决于具体的文本内容。

jupyternotebook使用gpu

### 如何在 Jupyter Notebook 中配置和使用 GPU

#### 配置环境以支持 GPU 加速

为了使 Jupyter Notebook 支持 GPU 计算，需确认计算机配备 NVIDIA 显卡并已正确安装对应的驱动程序[^1]。接着应选择合适的深度学习框架版本，例如 PyTorch 或 TensorFlow 的 GPU 版本。

对于 Python 环境而言，在 Anaconda 下可以通过 conda 安装带有 CUDA 支持的包；如果遇到问题可尝试 pip 方式替代：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

上述命令假设目标是安装 PyTorch 及其依赖项，并指定特定版本的 CUDA 工具链来匹配显卡能力。

#### 修改 Jupyter Notebook 设置

有时即使已经成功设置了 GPU 库，仍然可能无法自动启用 GPU 资源。这可能是由于内核启动参数未设置所致。通过编辑 Jupyter Notebook 的配置文件可以解决问题[^2]。具体操作为找到或创建该配置文件路径下的 `jupyter_notebook_config.py` 文件[^3]，然后加入必要的配置选项以确保加载时能够识别到 GPU 设备。

#### 测试 GPU 功能

一旦完成了软件栈搭建之后，就可以编写简单的测试脚本来验证是否真的启用了 GPU 加速功能。下面给出一段基于 PyTorch 的简单例子用于检测当前环境中是否存在可用的 GPU 并打印相关信息：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = 'cuda'
else:
    device = 'cpu'

print(f'Using {device} device')
tensor_example = torch.rand((3, 3), device=device)
print(tensor_example)

这段代码会检查是否有可用的 CUDA 设备，并据此决定后续张量的操作是在 CPU 上还是 GPU 上执行。