如果你不想重复安装jupyter, 可以在前面的环境里(cling或c_cpp),直接使用pip安装jupyter-c-kernel: pip install jupyter-c-kernel 需要注意的是,不同于xeus-cling在使用conda安装后,就可以通过命令jupyter kernelspec list查看到,使用pip安装jupyter-c-kernel后,会在当前环境可执行程序路径生成一个可运行命令install_...
ba;s/jupyter-kernelspec install \[--user\] cling-cpp17\n jupyter-kernelspec install \[--user\] cling-cpp1z/jupyter-kernelspec install [--user] cling-cpp23\n jupyter-kernelspec install [--user] cling-cpp20\n jupyter-kernelspec install [--user] cling-cpp17/g'cling-src/tools/Jupyter/...
2、进入到带有setup.py文件的所在目录 cd cling/share/cling/Jupyter/kernel/(我这里cling就是解压后的根目录) 3、使用pip安装依赖 pip install -e 3、安装你需要的的内核,例如C++17 jupyter kernelspec install --user ./cling-cpp17 4、查询下当前jupyter内核 jupyter kernelspec list 5、当然,有安装就有删除...
基础环境: docker image: python:3.9.9 os: Debian 11(bullseye) 容器运行: docker run -it --name jp-cpp -p 8888:8888 -p 8889:8889 python:3.9.9 /bin/bash 环境补充: 1、更新 apt: apt update -y 2、安装vim:apt install -y vim 容器备份: docker export jp-cpp > jp-cpp.tar 安装miniconda...
jupyter kernelspec remove rl(要删除的kernel的名字,我这里以rl为例) 1. 2. 3. 4. 参考 https:///SpencerPark/IJava#requirementshttps://zhuanlan.zhihu.com/p/36203710http:///article/2017/06/run-cpp-code-interactively-on-jupyter-notebook/...
jupyter内核无法启动或死亡 jupyter内核⽆法启动或死亡 运⾏⼀段代码之后发现jupyter内核离奇死亡，anaconda中凡是创建的虚拟环境⽆⼀幸免（anaconda⾃带的倒是能正常运⾏），然后开启补救之路，第⼀次内核死亡报错Bad file descriptor (D:\bld\zeromq_1605919615529\work\src\epoll.cpp:100)搜了很多别⼈...
对比后发现的确是没有显示这个 kernel 。 原因可能是 Anaconda 在安装 jupyter notebook 时,有部分的插件没有安装到。 对jupyter notebook 进行重装。 pip install jupyter notebook 1. 安装完成后打开界面,出现了 kernel 。 继续测试输出,仍然是有问题,代码没有执行。
进入需要修改的kernel 的 python对应目录,修改kernel.json 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cd xxxx/jupter/kernels/xxxx vim kernel.json 在这里插入图片描述 注意:确保这个新的python环境有ipykernel_launcher 没有的话可以跳转到该虚拟环境中,执行下面语句进行安装 ...
要把 cling 里的 bin 目录加入到 shell 的路径里,然后运行 cling 即可。然后安装对应的内核,在 cling的 share/cling/Jupyter/kernel/ 目录下运行 pip install -e . 或 pip3 install -e . 。在目录下运行 jupyter-kernelspec install cling-cpp17 或或...
针对你遇到的问题“无法启动 kernel。 bad file descriptor (c:\ci\zeromq_1616055400030\work\src\epoll.cpp:100)”,以下是一些可能的解决方案和建议: 检查Jupyter日志文件以获取更多错误信息: Jupyter的日志文件通常包含更详细的错误信息,这有助于诊断问题。你可以查看日志文件,找到与“bad file descriptor”相关的...