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ucsdets/datahub-base-notebook

ucsdets

UCSD数据科学与机器学习平台的基础Jupyter notebook环境，包含平台所需的额外Jupyter插件及完整的Conda环境，适用于标准容器的统一基础环境。

9 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ucsdets仓库类型：镜像最近更新：2 年前

镜像标签列表与下载命令

datahub-base-notebook

镜像概述和主要用途

datahub-base-notebook是加州大学圣地亚哥分校（UCSD）数据科学与机器学习平台的基础环境镜像，用于该平台所有标准容器。该镜像预装了平台所需的额外Jupyter插件，提供统一、稳定的基础运行环境。插件列表可在镜像的scripts/目录中查看。

核心功能和特性

完整的基础环境

基于Conda构建，包含丰富的科学计算、数据分析和机器学习库
支持Python 3.7及多种常用数据科学工具
集成R语言环境及相关数据分析包

预装组件

Jupyter生态：Jupyter Notebook、JupyterLab、ipywidgets等
Python库：NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn等
R库：tidyverse、ggplot2、dplyr、caret等
开发工具：Git、Conda、Pip等包管理工具

使用场景和适用范围

UCSD数据科学与机器学习平台的标准容器基础环境
数据科学、机器学习项目的开发与运行
教学、科研中的Jupyter notebook环境需求

详细使用方法和配置说明

启动容器

使用以下命令启动Jupyter notebook服务：

bash
docker run -p 8888:8888 datahub-base-notebook

启动后，在浏览器中访问http://localhost:8888，输入容器日志中显示的token即可进入Jupyter界面。

基础Conda环境

点击展开

yaml
name: base
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=conda_forge
  - _openmp_mutex=4.5=0_gnu
  - _r-mutex=1.0.1=anacondar_1
  - alembic=1.4.2=pyh9f0ad1d_0
  - async_generator=1.10=py_0
  - attrs=19.3.0=py_0
  - backcall=0.2.0=pyh9f0ad1d_0
  - beautifulsoup4=4.9.1=py37hc8dfbb8_0
  - binutils_impl_linux-64=2.34=h53a641e_5
  - binutils_linux-64=2.34=hc952b39_20
  - blas=2.14=openblas
  - bleach=3.1.5=pyh9f0ad1d_0
  - blinker=1.4=py_1
  - blosc=1.19.0=he1b5a44_0
  - bokeh=2.0.2=py37hc8dfbb8_0
  - bottleneck=1.3.2=py37h03ebfcd_1
  - brotlipy=0.7.0=py37h8f50634_1000
  - bwidget=1.9.14=0
  - bzip2=1.0.8=h516909a_2
  - ca-certificates=2020.4.5.2=hecda079_0
  - cairo=1.16.0=hcf35c78_1003
  - certifi=2020.4.5.2=py37hc8dfbb8_0
  - certipy=0.1.3=py_0
  - cffi=1.14.0=py37hd463f26_0
  - chardet=3.0.4=py37hc8dfbb8_1006
  - click=7.1.2=pyh9f0ad1d_0
  - cloudpickle=1.4.1=py_0
  - conda=4.8.2=py37_0
  - conda-package-handling=1.6.0=py37h8f50634_2
  - configurable-http-proxy=4.2.1=node13_he01fd0c_0
  - ***graphy=2.9.2=py37hb09aad4_0
  - curl=7.69.1=h33f0ec9_0
  - cycler=0.10.0=py_2
  - cython=0.29.20=py37h3340039_0
  - cytoolz=0.10.1=py37h516909a_0
  - dask=2.15.0=py_0
  - dask-core=2.15.0=py_0
  - decorator=4.4.2=py_0
  - defusedxml=0.6.0=py_0
  - dill=0.3.2=pyh9f0ad1d_0
  - distributed=2.18.0=py37hc8dfbb8_0
  - entrypoints=0.3=py37hc8dfbb8_1001
  - fastcache=1.1.0=py37h8f50634_1
  - fontconfig=2.13.1=h86ecdb6_1001
  - freetype=2.10.2=he06d7ca_0
  - fribidi=1.0.9=h516909a_0
  - fsspec=0.7.4=py_0
  - gcc_impl_linux-64=7.5.0=hd420e75_6
  - gcc_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - gettext=0.19.8.1=hc5be6a0_1002
  - gfortran_impl_linux-64=7.5.0=hdf63c60_6
  - gfortran_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - glib=2.64.3=h6f030ca_0
  - gmp=6.2.0=he1b5a44_2
  - gmpy2=2.1.0b1=py37h04dde30_0
  - graphite2=1.3.13=he1b5a44_1001
  - gsl=2.6=h294904e_0
  - gxx_impl_linux-64=7.5.0=hdf63c60_6
  - gxx_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - h5py=2.10.0=nompi_py37h513d04c_102
  - harfbuzz=2.4.0=h9f30f68_3
  - hdf5=1.10.5=nompi_h3c11f04_1104
  - heapdict=1.0.1=py_0
  - icu=64.2=he1b5a44_1
  - idna=2.9=py_1
  - imageio=2.8.0=py_0
  - importlib-metadata=1.6.1=py37hc8dfbb8_0
  - importlib_metadata=1.6.1=0
  - ipykernel=5.3.0=py37h43977f1_0
  - ipympl=0.5.6=pyh9f0ad1d_1
  - ipython=7.15.0=py37hc8dfbb8_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py_1
  - ipywidgets=7.5.1=py_0
  - jedi=0.17.0=py37hc8dfbb8_0
  - jinja2=2.11.2=pyh9f0ad1d_0
  - joblib=0.15.1=py_0
  - jpeg=9d=h516909a_0
  - json5=0.9.4=pyh9f0ad1d_0
  - jsonschema=3.2.0=py37hc8dfbb8_1
  - jupyter_client=6.1.3=py_0
  - jupyter_core=4.6.3=py37hc8dfbb8_1
  - jupyter_telemetry=0.0.5=py_0
  - jupyterlab=2.1.3=py_0
  - jupyterlab_server=1.1.5=py_0
  - kiwisolver=1.2.0=py37h99015e2_0
  - krb5=1.17.1=h2fd8d38_0
  - ld_impl_linux-64=2.34=h53a641e_5
  - libblas=3.8.0=14_openblas
  - libcblas=3.8.0=14_openblas
  - libcurl=7.69.1=hf7181ac_0
  - libedit=3.1.20191231=h46ee950_0
  - libffi=3.2.1=he1b5a44_1007
  - libgcc-ng=9.2.0=h24d8f2e_2
  - libgfortran-ng=7.5.0=hdf63c60_6
  - libgomp=9.2.0=h24d8f2e_2
  - libiconv=1.15=h516909a_1006
  - liblapack=3.8.0=14_openblas
  - liblapacke=3.8.0=14_openblas
  - libllvm8=8.0.1=hc9558a2_0
  - libopenblas=0.3.7=h5ec1e0e_6
  - libpng=1.6.37=hed695b0_1
  - libprotobuf=3.11.4=h8b***_0
  - libsodium=1.0.17=h516909a_0
  - libssh2=1.9.0=hab1572f_2
  - libstdcxx-ng=9.2.0=hdf63c60_2
  - libtiff=4.1.0=hc7e4089_6
  - libuuid=2.32.1=h14c3975_1000
  - libuv=1.34.0=h516909a_0
  - libwebp-base=1.1.0=h516909a_3
  - libxcb=1.13=h14c3975_1002
  - libxml2=2.9.10=hee79883_0
  - llvmlite=0.31.0=py37h5202443_1
  - locket=0.2.0=py_2
  - lz4-c=1.9.2=he1b5a44_1
  - lzo=2.10=h14c3975_1000
  - make=4.3=h516909a_0
  - mako=1.1.0=py_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h8f50634_1
  - matplotlib-base=3.2.1=py37h30547a4_0
  - mistune=0.8.4=py37h8f50634_1001
  - mock=4.0.2=py37hc8dfbb8_0
  - mpc=1.1.0=h04dde30_1007
  - mpfr=4.0.2=he80fd80_1
  - mpmath=1.1.0=py_0
  - msgpack-python=1.0.0=py37h99015e2_1
  - nbconvert=5.6.1=py37hc8dfbb8_1
  - nbformat=5.0.6=py_0
  - ncurses=6.1=hf484d3e_1002
  - networkx=2.4=py_1
  - nodejs=13.13.0=hf5d1a2b_0
  - notebook=6.0.3=py37hc8dfbb8_0
  - numba=0.48.0=py37hb3f55d8_0
  - numexpr=2.7.1=py37h0da4684_1
  - numpy=1.18.5=py37h8960a57_0
  - oauthlib=3.0.1=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1g=h516909a_0
  - packaging=20.4=pyh9f0ad1d_0
  - pamela=1.0.0=py_0
  - pandoc=2.9.2.1=0
  - pandocfilters=1.4.2=py_1
  - pango=1.42.4=h7062337_4
  - parso=0.7.0=pyh9f0ad1d_0
  - partd=1.1.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py_0
  - pcre=8.44=he1b5a44_0
  - pexpect=4.8.0=py37hc8dfbb8_1
  - pickleshare=0.7.5=py37hc8dfbb8_1001
  - pillow=7.1.2=py37h718be6c_0
  - pip=20.1.1=py_1
  - ***=0.38.0=h516909a_1003
  - prometheus_client=0.8.0=pyh9f0ad1d_0
  - prompt-toolkit=3.0.5=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37h3340039_1
  - psutil=5.7.0=py37h8f50634_1
  - pthread-stubs=0.4=h14c3975_1001
  - ptyprocess=0.6.0=py_1001
  - pycosat=0.6.3=py37h8f50634_1004
  - pycparser=2.20=py_0
  - pycurl=7.43.0.5=py37h16ce93b_0
  - pygments=2.6.1=py_0
  - pyjwt=1.7.1=py_0
  - pyopenssl=19.1.0=py_1
  - pyparsing=2.4.7=pyh9f0ad1d_0
  - pyrsistent=0.16.0=py37h8f50634_0
  - pysocks=1.7.1=py37hc8dfbb8_1
  - pytables=3.6.1=py37h9f153d1_1
  - python=3.7.6=cpython_h8356626_6
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 datahub-base-notebook 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

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镜像拉取常见问题

使用与功能问题

配置了专属域名后，docker search 为什么会报错？

docker search 限制

Docker Hub 上有的镜像，为什么在轩辕镜像网站搜不到？

站内搜不到镜像

机器不能直连外网时，怎么用 docker save / load 迁镜像？

离线 save/load

docker pull 拉插件报错（plugin v1+json）怎么办？

插件要用 plugin install

WSL 里 Docker 拉镜像特别慢，怎么排查和优化？

WSL 拉取慢

轩辕镜像安全吗？如何用 digest 校验镜像没被篡改？

安全与 digest

第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

新手拉取配置

轩辕镜像合规吗？轩辕镜像的合规是怎么做的？

镜像合规机制

错误码与失败问题

docker pull 提示 manifest unknown 怎么办？

manifest unknown

docker pull 提示 no matching manifest 怎么办？

no matching manifest（架构）

镜像已拉取完成，却提示 invalid tar header 或 failed to register layer 怎么办？

invalid tar header（解压）

Docker pull 时 HTTPS / TLS 证书验证失败怎么办？

TLS 证书失败

Docker pull 时 DNS 解析超时或连不上仓库怎么办？

DNS 超时

docker 无法连接轩辕镜像域名怎么办？

域名连通性排查

Docker 拉取出现 410 Gone 怎么办？

410 Gone 排查

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

402 与流量用尽

Docker 拉取提示 UNAUTHORIZED（401）怎么办？

401 认证失败

遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

429 限流

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

D-Bus 凭证提示

为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

413 与超大单层

账号 / 计费 / 权限

轩辕镜像免费版和专业版有什么区别？

免费版与专业版区别

轩辕镜像支持哪些 Docker 镜像仓库？

支持的镜像仓库

镜像拉取失败还会不会扣流量？

失败是否计费

麒麟 V10 / 统信 UOS 提示 KYSEC 权限不够怎么办？

KYSEC 拦截脚本

如何在轩辕镜像申请开具发票？

申请开票

怎么修改轩辕镜像的网站登录和仓库登录密码？

修改登录密码

如何注销轩辕镜像账户？要注意什么？

注销账户

配置与原理类

写了 registry-mirrors，为什么还是走官方或仍然报错？

mirrors 不生效

怎么用 docker tag 去掉镜像名里的轩辕域名前缀？

去掉域名前缀

如何拉取指定 CPU 架构的镜像（如 ARM64、AMD64）？

指定架构拉取

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UCSD数据科学与机器学习平台的基础Jupyter notebook环境，包含平台所需的额外Jupyter插件及完整的Conda环境，适用于标准容器的统一基础环境。

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镜像标签列表与下载命令

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镜像概述和主要用途

核心功能和特性

完整的基础环境

基于Conda构建，包含丰富的科学计算、数据分析和机器学习库
支持Python 3.7及多种常用数据科学工具
集成R语言环境及相关数据分析包

预装组件

Jupyter生态：Jupyter Notebook、JupyterLab、ipywidgets等
Python库：NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn等
R库：tidyverse、ggplot2、dplyr、caret等
开发工具：Git、Conda、Pip等包管理工具

使用场景和适用范围

UCSD数据科学与机器学习平台的标准容器基础环境
数据科学、机器学习项目的开发与运行
教学、科研中的Jupyter notebook环境需求

详细使用方法和配置说明

启动容器

使用以下命令启动Jupyter notebook服务：

bash
docker run -p 8888:8888 datahub-base-notebook

启动后，在浏览器中访问http://localhost:8888，输入容器日志中显示的token即可进入Jupyter界面。

基础Conda环境

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yaml
name: base
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - _libgcc_mutex=0.1=conda_forge
  - _openmp_mutex=4.5=0_gnu
  - _r-mutex=1.0.1=anacondar_1
  - alembic=1.4.2=pyh9f0ad1d_0
  - async_generator=1.10=py_0
  - attrs=19.3.0=py_0
  - backcall=0.2.0=pyh9f0ad1d_0
  - beautifulsoup4=4.9.1=py37hc8dfbb8_0
  - binutils_impl_linux-64=2.34=h53a641e_5
  - binutils_linux-64=2.34=hc952b39_20
  - blas=2.14=openblas
  - bleach=3.1.5=pyh9f0ad1d_0
  - blinker=1.4=py_1
  - blosc=1.19.0=he1b5a44_0
  - bokeh=2.0.2=py37hc8dfbb8_0
  - bottleneck=1.3.2=py37h03ebfcd_1
  - brotlipy=0.7.0=py37h8f50634_1000
  - bwidget=1.9.14=0
  - bzip2=1.0.8=h516909a_2
  - ca-certificates=2020.4.5.2=hecda079_0
  - cairo=1.16.0=hcf35c78_1003
  - certifi=2020.4.5.2=py37hc8dfbb8_0
  - certipy=0.1.3=py_0
  - cffi=1.14.0=py37hd463f26_0
  - chardet=3.0.4=py37hc8dfbb8_1006
  - click=7.1.2=pyh9f0ad1d_0
  - cloudpickle=1.4.1=py_0
  - conda=4.8.2=py37_0
  - conda-package-handling=1.6.0=py37h8f50634_2
  - configurable-http-proxy=4.2.1=node13_he01fd0c_0
  - ***graphy=2.9.2=py37hb09aad4_0
  - curl=7.69.1=h33f0ec9_0
  - cycler=0.10.0=py_2
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  - dask-core=2.15.0=py_0
  - decorator=4.4.2=py_0
  - defusedxml=0.6.0=py_0
  - dill=0.3.2=pyh9f0ad1d_0
  - distributed=2.18.0=py37hc8dfbb8_0
  - entrypoints=0.3=py37hc8dfbb8_1001
  - fastcache=1.1.0=py37h8f50634_1
  - fontconfig=2.13.1=h86ecdb6_1001
  - freetype=2.10.2=he06d7ca_0
  - fribidi=1.0.9=h516909a_0
  - fsspec=0.7.4=py_0
  - gcc_impl_linux-64=7.5.0=hd420e75_6
  - gcc_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - gettext=0.19.8.1=hc5be6a0_1002
  - gfortran_impl_linux-64=7.5.0=hdf63c60_6
  - gfortran_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - glib=2.64.3=h6f030ca_0
  - gmp=6.2.0=he1b5a44_2
  - gmpy2=2.1.0b1=py37h04dde30_0
  - graphite2=1.3.13=he1b5a44_1001
  - gsl=2.6=h294904e_0
  - gxx_impl_linux-64=7.5.0=hdf63c60_6
  - gxx_linux-64=7.5.0=h09487f9_20
  - h5py=2.10.0=nompi_py37h513d04c_102
  - harfbuzz=2.4.0=h9f30f68_3
  - hdf5=1.10.5=nompi_h3c11f04_1104
  - heapdict=1.0.1=py_0
  - icu=64.2=he1b5a44_1
  - idna=2.9=py_1
  - imageio=2.8.0=py_0
  - importlib-metadata=1.6.1=py37hc8dfbb8_0
  - importlib_metadata=1.6.1=0
  - ipykernel=5.3.0=py37h43977f1_0
  - ipympl=0.5.6=pyh9f0ad1d_1
  - ipython=7.15.0=py37hc8dfbb8_0
  - ipython_genutils=0.2.0=py_1
  - ipywidgets=7.5.1=py_0
  - jedi=0.17.0=py37hc8dfbb8_0
  - jinja2=2.11.2=pyh9f0ad1d_0
  - joblib=0.15.1=py_0
  - jpeg=9d=h516909a_0
  - json5=0.9.4=pyh9f0ad1d_0
  - jsonschema=3.2.0=py37hc8dfbb8_1
  - jupyter_client=6.1.3=py_0
  - jupyter_core=4.6.3=py37hc8dfbb8_1
  - jupyter_telemetry=0.0.5=py_0
  - jupyterlab=2.1.3=py_0
  - jupyterlab_server=1.1.5=py_0
  - kiwisolver=1.2.0=py37h99015e2_0
  - krb5=1.17.1=h2fd8d38_0
  - ld_impl_linux-64=2.34=h53a641e_5
  - libblas=3.8.0=14_openblas
  - libcblas=3.8.0=14_openblas
  - libcurl=7.69.1=hf7181ac_0
  - libedit=3.1.20191231=h46ee950_0
  - libffi=3.2.1=he1b5a44_1007
  - libgcc-ng=9.2.0=h24d8f2e_2
  - libgfortran-ng=7.5.0=hdf63c60_6
  - libgomp=9.2.0=h24d8f2e_2
  - libiconv=1.15=h516909a_1006
  - liblapack=3.8.0=14_openblas
  - liblapacke=3.8.0=14_openblas
  - libllvm8=8.0.1=hc9558a2_0
  - libopenblas=0.3.7=h5ec1e0e_6
  - libpng=1.6.37=hed695b0_1
  - libprotobuf=3.11.4=h8b***_0
  - libsodium=1.0.17=h516909a_0
  - libssh2=1.9.0=hab1572f_2
  - libstdcxx-ng=9.2.0=hdf63c60_2
  - libtiff=4.1.0=hc7e4089_6
  - libuuid=2.32.1=h14c3975_1000
  - libuv=1.34.0=h516909a_0
  - libwebp-base=1.1.0=h516909a_3
  - libxcb=1.13=h14c3975_1002
  - libxml2=2.9.10=hee79883_0
  - llvmlite=0.31.0=py37h5202443_1
  - locket=0.2.0=py_2
  - lz4-c=1.9.2=he1b5a44_1
  - lzo=2.10=h14c3975_1000
  - make=4.3=h516909a_0
  - mako=1.1.0=py_0
  - markupsafe=1.1.1=py37h8f50634_1
  - matplotlib-base=3.2.1=py37h30547a4_0
  - mistune=0.8.4=py37h8f50634_1001
  - mock=4.0.2=py37hc8dfbb8_0
  - mpc=1.1.0=h04dde30_1007
  - mpfr=4.0.2=he80fd80_1
  - mpmath=1.1.0=py_0
  - msgpack-python=1.0.0=py37h99015e2_1
  - nbconvert=5.6.1=py37hc8dfbb8_1
  - nbformat=5.0.6=py_0
  - ncurses=6.1=hf484d3e_1002
  - networkx=2.4=py_1
  - nodejs=13.13.0=hf5d1a2b_0
  - notebook=6.0.3=py37hc8dfbb8_0
  - numba=0.48.0=py37hb3f55d8_0
  - numexpr=2.7.1=py37h0da4684_1
  - numpy=1.18.5=py37h8960a57_0
  - oauthlib=3.0.1=py_0
  - olefile=0.46=py_0
  - openssl=1.1.1g=h516909a_0
  - packaging=20.4=pyh9f0ad1d_0
  - pamela=1.0.0=py_0
  - pandoc=2.9.2.1=0
  - pandocfilters=1.4.2=py_1
  - pango=1.42.4=h7062337_4
  - parso=0.7.0=pyh9f0ad1d_0
  - partd=1.1.0=py_0
  - patsy=0.5.1=py_0
  - pcre=8.44=he1b5a44_0
  - pexpect=4.8.0=py37hc8dfbb8_1
  - pickleshare=0.7.5=py37hc8dfbb8_1001
  - pillow=7.1.2=py37h718be6c_0
  - pip=20.1.1=py_1
  - ***=0.38.0=h516909a_1003
  - prometheus_client=0.8.0=pyh9f0ad1d_0
  - prompt-toolkit=3.0.5=py_0
  - protobuf=3.11.4=py37h3340039_1
  - psutil=5.7.0=py37h8f50634_1
  - pthread-stubs=0.4=h14c3975_1001
  - ptyprocess=0.6.0=py_1001
  - pycosat=0.6.3=py37h8f50634_1004
  - pycparser=2.20=py_0
  - pycurl=7.43.0.5=py37h16ce93b_0
  - pygments=2.6.1=py_0
  - pyjwt=1.7.1=py_0
  - pyopenssl=19.1.0=py_1
  - pyparsing=2.4.7=pyh9f0ad1d_0
  - pyrsistent=0.16.0=py37h8f50634_0
  - pysocks=1.7.1=py37hc8dfbb8_1
  - pytables=3.6.1=py37h9f153d1_1
  - python=3.7.6=cpython_h8356626_6
  - python-dateutil=2.8.1=py_0
  - python-editor=1.0.4

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 datahub-base-notebook 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ucsdets/datahub-base-notebook:<标签>

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配置了专属域名后，docker search 为什么会报错？

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遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

429 限流

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413 与超大单层

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轩辕镜像免费版和专业版有什么区别？

免费版与专业版区别

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支持的镜像仓库

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如何拉取指定 CPU 架构的镜像（如 ARM64、AMD64）？

指定架构拉取

用轩辕镜像拉镜像时快时慢，常见原因有哪些？

拉取速度原因

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oldzhang

运维工程师

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"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

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UCSD数据科学与机器学习平台的基础Jupyter notebook环境，包含平台所需的额外Jupyter插件及完整的Conda环境，适用于标准容器的统一基础环境。

datahub-base-notebook

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