Jupyter Server Proxy 是一个强大的工具，它允许用户在 Jupyter 环境中无缝集成和运行外部应用程序。通过这一特性，用户可以轻松地扩展 Jupyter 的功能，实现更广泛的应用场景。例如，借助 Jupyter Server Proxy，用户可以在 Jupyter 中直接启动 RStudio，从而在统一的环境中进行数据分析和可视化工作。
本文介绍了ipynb-quicklook插件与macOS原生Jupyter Notebook应用的集成。这一集成使得用户能够更便捷地预览和浏览.ipynb文件，极大地提升了工作效率和用户体验。
该项目是一个专注于展示 COVID-19 疫情相关信息的中文文章，其内容基于网站 https://covid19dashboards.com 构建而成。借助 fastpages 平台的支持，该项目旨在为公众提供及时、准确的数据和信息，帮助人们更好地了解疫情的发展情况。
Jupyter Notebook作为一种强大的工具，被广泛应用于创建和分享包含代码、方程、可视化图表以及叙述性文本的文档。随着Jupyter DataTables扩展的引入，用户可以更加高效地利用pandas DataFrames。该扩展集成了DataTables库，极大地简化了在Jupyter Notebook中展示与操作DataFrames的过程，提升了数据分析的效率与直观性。
nbgallery作为一个专为企业设计的Jupyter笔记本共享与协作平台，极大地促进了团队内部的知识交流与共享。借助该平台，用户可以便捷地分享和展示自己的Jupyter笔记本，不仅增强了团队成员之间的沟通效率，还进一步推动了企业内部的知识管理和创新氛围。
本文探讨了如何通过简化空间数据与信息处理来优化地质建模的过程。通过对原始数据进行精简和提炼，可以显著提升地质模型的准确性和实用性。这一方法不仅减少了不必要的计算负担，还提高了模型构建的效率。文章进一步讨论了数据简化技术的应用案例及其对地质建模领域的影响。
Scripted Forms 项目已经归档，该项目的目标与之前的档案项目类似，旨在推动相关领域的发展。然而，目前 Scripted Forms 项目已经停止了更新。
本文介绍了如何在Jupyter笔记本这一广泛使用的数据科学工具中运行Node.js代码。这为数据处理、分析及可视化提供了新的可能性，使得开发者能够结合两种强大的技术来提升工作效率。
Xpedite是一款专为超低延迟应用程序设计的非抽样性能分析器。它能够精确测量并优化应用程序的性能，帮助开发者识别并解决延迟问题，从而提升整体运行效率。
SparkR Notebooks是一系列专业培训资源，通过Jupyter笔记本的形式，旨在帮助用户掌握SparkR的使用方法。SparkR作为R语言的一种扩展，特别适用于大规模数据集的处理。借助这些Notebooks，无论是初学者还是有经验的数据分析师都能更轻松地学习并应用SparkR的强大功能。
`repo2docker GitHub Action`是一种高效的自动化工具，它能够将代码仓库自动转化为Docker镜像，极大地简化了开发流程并提升了工作效率。这一工具不仅适用于自动化构建Docker镜像，还能无缝集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，使得软件开发与部署变得更加便捷。此外，`repo2docker GitHub Action`还提供了详细的API参考文档，帮助用户更好地配置和使用该工具。它支持强制性输入参数以确保基本配置的实现，并提供了可选输入参数以满足用户的个性化需求。
JupyterLab作为一款强大的交互式计算环境，其功能的扩展性备受用户青睐。本文介绍了一款JupyterLab插件，该插件允许用户根据需求设置任意数量的文件浏览器，并能连接到不同的文件系统。这一特性极大地提升了数据科学家和研究人员的工作效率，使他们能够在同一工作环境中轻松管理来自多个来源的数据。
本文提供了一份关于如何在Jupyter Notebooks中进行可复现的研究与数据科学工作的指南。该指南由社区共同参与编写，旨在帮助研究人员和数据科学家更好地利用Jupyter Notebooks这一工具，实现研究工作的可复现性。
NBInclude 是 Julia 语言中的一个实用工具包，它为开发者提供了便捷的代码包含功能。通过 NBInclude，用户可以在 Julia 的 Jupyter Notebook 中轻松地包含并执行其他 Julia 文件，极大地提升了代码组织与复用的灵活性。这一特性不仅简化了开发流程，还促进了代码模块化设计，使得大型项目的管理变得更加高效。
本文介绍了如何利用PyDNA软件来规划复杂的遗传构造项目，特别是涉及多个组件与组装步骤的重组代谢途径设计。通过该软件的强大功能，可以有效地管理和优化遗传工程的设计过程，实现更为精确和高效的遗传构造。
本文提供了与PythonOCC相关的代码片段、示例以及Jupyter笔记本等内容，旨在帮助读者更好地理解和应用PythonOCC库。为了顺利运行这些示例，首先需要安装`pythonocc-core`库。