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Bitnami 安全镜像（适用于 Jupyter 基础笔记本）是一款经过专业安全加固与优化配置的容器镜像，旨在为开发者提供开箱即用的 Jupyter 基础笔记本环境，集成了必要的依赖组件、安全补丁及最佳实践，可有效简化部署流程并降低安全风险，适用于数据科学、机器学习及教育等场景下的交互式编程与开发工作。

Bitnami JupyterHub安全镜像为用户组提供Jupyter笔记本环境访问，无需用户进行安装和维护，具备安全加固、最小化攻击面及FIPS支持等特性，适用于开发和测试环境，推荐在Kubernetes集群中运行。

Bitnami提供的JupyterHub Helm Chart，用于在Kubernetes集群中部署JupyterHub，为用户组提供笔记本环境，管理认证及单用户实例，包含Hub、Proxy和Image Puller组件，简化部署和维护。

基于专为数据科学定制的Python环境构建的Jupyter Lab服务

SageMath是一个免费开源的数学软件系统，集成多种数学工具，适用于数学研究、教育和科学计算。

GECI数据科学Jupyter镜像，基于Ubuntu 18.04.02 LTS系统，集成Python 3.7.3和R 3.6.1环境，专为数据科学相关的分析与开发工作设计。

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基于Python环境构建的Jupyter Lab服务，集成PySpark，用于数据分析与Spark应用开发。

包含OpenDataCube和Jupyter的Docker镜像，用于数据处理与分析，支持环境变量配置及Docker Compose集成Postgres的部署方式。

已弃用：DataJoint Jupyter笔记本的官方Docker镜像。

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PhenoMeNal Jupyter container.

JupyterHub是一款支持多用户的Jupyter笔记本服务器，它能为多个用户提供独立的交互式计算环境，允许用户通过网页浏览器访问并运行Jupyter笔记本，广泛应用于教学、科研团队协作及企业数据科学项目，方便管理员集中管理用户账户、分配资源和维护计算环境，确保不同用户在共享服务器资源时既能高效协作又能保持各自工作的独立性与安全性。

来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的科学Jupyter Notebook Python栈

包含TensorFlow的科学计算Jupyter Notebook Python环境，来自https://github.com/jupyter/docker-stacks项目

来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的Python与Spark Jupyter Notebook栈

包含Python、Scala、R和Spark的Jupyter Notebook栈，来自https://github.com/jupyter/docker-stacks项目

来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的Jupyter Notebook数据科学Python栈，提供数据科学工作所需的集成环境。

来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的最小化Jupyter Notebook Python栈

Jupyter Notebook栈的基础镜像，来自https://github.com/jupyter/docker-stacks项目

在Docker上构建带有JupyterLab界面的Apache Spark独立集群

用于查看Jupyter Notebook文件的轻量级工具，无需运行完整内核即可展示文档内容，适用于分享和预览场景。

来自jupyter/docker-stacks项目的R语言Jupyter Notebook环境，提供R语言开发所需的Jupyter Notebook运行栈。

基于Python 3的JupyterLab Docker镜像，提供功能完备的交互式开发环境，支持数据分析、编程和可视化等任务，便于快速搭建和部署。

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configurable-http-proxy（CHP）是基于node-http-proxy的可配置代理工具，支持通过命令行或REST API动态管理代理表，支持WebSocket和SSL，适用于JupyterHub等需要灵活路由管理的部署场景。

Erlang是一种用于构建大规模可扩展且高可用性系统的编程语言。

将Git仓库转换为支持Jupyter的Docker镜像

JupyterHub的onbuild版本镜像，用于自动加载Dockerfile旁的jupyterhub_config.py配置文件。

用于JupyterHub和DockerSpawner的单用户Docker镜像，基于jupyter/base-notebook构建，适合通过DockerSpawner在容器中启动用户笔记本服务器，需注意JupyterHub版本匹配，默认家目录不持久。

用于构建Jupyter应用的极小基础镜像，来自https://github.com/jupyter/docker-stacks项目

在Jetson设备上自动启动JupyterLab服务器的Docker镜像，默认运行于8888端口（密码nvidia），支持通过环境变量配置根目录、端口、密码及日志路径，可灵活定制启动行为（如直接进入终端或手动启动服务）。

Neherlab的Pangraph开发环境Docker镜像，用于内部构建和维护Pangraph软件，用户通常无需直接使用，对镜像仓库的读写操作多为自动化。

Neherlab/Treetime的开发环境镜像，用于内部构建和维护Treetime软件。通常无需直接使用，相关读写操作多为自动化。

演示用JupyterHub Docker镜像，用于快速了解JupyterHub的功能和工作原理