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Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，提供GPU加速支持，适用于构建和运行依赖CUDA的应用环境。

适用于Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，包含可通过浏览器访问的Ubuntu Bionic系统，支持GPU加速，作为机器学习和数据科学桌面的基础，可自定义衍生镜像。

Kasm Workspaces的CUDA工具包基础镜像，提供浏览器可访问的Ubuntu Jammy环境，适用于构建机器学习和数据科学桌面或作为自定义镜像基础。

集成NVIDIA CUDA库的Rocker镜像，提供R语言环境下的GPU加速计算支持，基于rocker-org/rocker-versioned2项目构建。

LinuxServer.io 提供的 LibreOffice Docker 镜像，支持多架构，具备定期更新、用户映射和安全增强特性，可通过 Web 界面访问的免费办公套件。

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CentOS 7 x86_64架构、支持CUDA的conda-forge软件包构建镜像

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适用于x86_64架构的CentOS 7系统，集成CUDA 11.8的conda-forge构建镜像

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。

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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。

基于专为数据科学定制的Python环境构建的Jupyter Lab服务

官方CUDA Docker镜像，基于openEuler构建，提供异构计算平台，通过分层API和高级库助力快速构建基于NVIDIA GPU的高性能计算应用和AI服务，免费使用且无用户速率限制。

conda-forge为ppc64le架构的UBI 8系统构建的CUDA 11.8镜像，用于支持自动化软件包构建基础设施。

conda-forge为aarch64架构的UBI 8系统提供的带有CUDA 11.8的构建镜像，用于支持自动化包构建基础设施。

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。

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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。

已弃用：DataJoint Jupyter笔记本的官方Docker镜像。

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PhenoMeNal Jupyter container.

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

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。

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

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

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

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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。

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英伟达在GitLab仓库（gitlab.com/nvidia/cuda）提供的CUDA（并行计算平台）和cuDNN（深度神经网络加速库）镜像，为开发者提供了预配置的开发环境，支持高效进行并行计算应用开发、深度学习模型训练及推理任务，确保了环境的一致性和部署的便捷性，是构建基于英伟达GPU加速应用的重要资源。

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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。

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

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

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（已弃用）IPython/Jupyter Notebook的演示镜像

基于Alpine的Docker镜像，集成LibreOffice的unoserver和REST API，提供文档处理能力，适用于内部系统的文档转换等场景。

（已弃用）IPython/Jupyter Notebook的演示镜像

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