JupyterLite：在浏览器中运行 Python
JupyterLite 是一个轻量级的 Jupyter 笔记本环境，旨在为用户提供快速、便捷的交互式计算体验。与传统的 Jupyter 环境不同，JupyterLite 可以在不需要安装任何软件的情况下直接在浏览器中运行。
有时我们希望快速测试一些简单的代码（例如得到 ChatGPT 给出的代码后），就可以用 JupyterLite 在浏览器中快速运行代码。
本文记录了如何部署 JupyterLite 站点，以及参与开源项目贡献的心得。
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Jupyter Notebook 并排显示多个 Pandas DataFrame
在 Jupyter Notebook 中，可以使用 HTML 功能来并排显示两个 Pandas DataFrame，让我们更方便地查看和对比多个表格。本文提供了一个简单的例子，展示了如何做到这一点。
理解 PyTorch 中的 CrossEntropyLoss
在机器学习中，特别是处理分类问题时，损失函数是衡量模型预测与实际标签差异的关键。在 PyTorch 中，CrossEntropyLoss是一个常用的损失函数，用于分类问题。它首先通过 Softmax 函数计算对应类别的概率值，然后计算每个样本的负对数似然损失，最后对所有样本的损失值求平均。
本文将通过一个简单的例子来手动计算CrossEntropyLoss，并展示如何使用 PyTorch 实现这一过程。
PyTorch 中的数据与模型迁移：理解 .to(device) 的使用
在使用 PyTorch 框架进行深度学习模型训练时，我们经常需要将模型从 CPU 迁移到 GPU 上以加速计算。PyTorch 提供了一个简洁的 API model.to(device) 来实现这一过程。但是，在使用这个 API 时，我们可能会遇到两种不同的写法：model.to(device) 和 model = model.to(device)。那么，这两种写法有什么区别呢？
Python 中的 set 和 list 转换时的随机性
在 Python 中，set 和 list 是两种不同的数据结构，它们在使用和功能上有很大的不同。set 是一个无序的、不重复的元素集合，而 list 是一个有序的、可重复的元素集合。
然而，从 set 到 list 的过程并不是一个简单的转换，因为 set 本身就是无序的，所以从 set 到 list 的过程并没有固定的顺序。这意味着每次转换得到的 list 的元素顺序可能都会不同。
在一些项目中，我们希望结果可重现，因此需要确保每一步的结果都没有随机性。许多随机性可以通过随机种子来控制，但从 set 到 list 的过程并不会被随机种子控制住，因此仍然存在随机性。
本文探讨了从 set 到 list 的过程中的随机性，亦作为排查随机性来源的一次记录。
批量修改 Jupyter Notebook 的内容
有时需要批量替换许多 Jupyter Notebook 的内容，由于 Jupyter Notebook 并不是简单的文本文件，在读取和替换时并不像批量修改 Python 脚本那样方便。
本文介绍了使用 nbformat 批量修改 Jupyter Notebook 的内容的方法。
Python argparse 解析命令行参数为布尔值
在 Python 开发中，命令行参数解析是一个常见的需求，它允许我们以命令行的方式向程序传递参数，从而实现更灵活和可配置的程序设计。Python 提供了一个内置库 argparse，它简化了命令行参数解析的过程。
这篇帖子介绍过如何使用 argparse 解析命令行参数，本文将介绍如何指定命令行参数为布尔值类型。直接使用 type=bool 是无法实现的，而需要传入一个 callable 的对象，在其中编写将字符串转换为布尔值的逻辑。
chat-data: 基于大语言模型的数据分析应用
在数据分析领域，Pandas 是最受欢迎的 Python 库之一。然而，许多数据分析任务可以利用人工智能模型进行自动化。PandasAI 库为流行的数据分析和处理工具 Pandas 添加了生成式人工智能功能，你可以与 DataFrame 进行对话，并得到想要的数据分析结果。
本文使用 Streamlit 构建了一个在线应用，用户可以上传 Excel/CSV 数据，在输入想要执行的数据分析任务后，便可得到图表等结果，以及生成该结果的相应代码。
Jupyter Notebook 恢复历史执行信息与存储执行结果
获取历史执行信息
问题
假如我们已经在 Jupyter 中编写了一些代码，但在计算后发现忘记将结果赋值了。一般在这种情况下，我们会再次执行该单元并生成结果完成赋值。
那么如何不重新运行而直接使用结果呢？