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# jupyter-image-stacks
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## Jupyter 项目为了数据科学
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## 如果你看到了我，暂时不要使用代码，我们正在重构
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## DOCKER 镜像没有问题，我们重构完会上传可靠的镜像
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English | [中文](README_CN.md)
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**为中国用户的文档**
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**我们的docker镜像仓库是 https://hub.docker.com/r/ben0i0d/jupyter**
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### 如何使用
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**Docker**
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* 没有数据持久化地使用：`docker run -d -p 8888:8888 ben0i0d/jupyter:<tag>`
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* 提供数据持久化地使用：`docker run -d -p 8888:8888 -v "${PWD}":/home/jovyan ben0i0d/jupyter:<tag>`
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**Jupyterhub**
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在singleuser内的profile指定镜像
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```
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- description: 提供Python的科学计算环境，提供了丰富的数值计算、优化、信号处理、统计分析等功能，用于科学研究和工程应用。
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display_name: Scipy
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kubespawner_override:
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image: ben0i0d/jupyter:scipy-c
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```
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### 全局说明
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1. 如果自行构建或派生，替换dockerfile中的基础镜像为dockerhub上的镜像
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2. 对于例如Mathematica，MATLAB等商业软件，我们只提供打包，具体激活方式及可能带来的后果由用户承担
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3. 以下代码适用于解决matplotlib绘图缺失中文字体
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from matplotlib.font_manager import FontProperties
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# 设置中文字体路径
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zh_font = FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-zenhei.ttc")
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# 将中文字体设置为默认字体
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plt.rcParams["font.family"] = zh_font.get_name()
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```
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4. 以下代码适用于增加对conda虚拟目录的支持，以实现自定义环境不丢失
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1. 数据持久化
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* docker启动时添加`-v "DATA-VOLUME":/opt/conda/envs/`
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* Jupyterhub添加额外挂载点到`/opt/conda/envs/`
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2. 虚拟环境安装内核
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* 使用`conda create -n NAME *** ipykernel` 创建这个虚拟环境。使用`source activate NAME`切换到这个虚拟环境，并且添加一个kernel到本地的`.jupyter`目录，使用`python -m ipykernel install --user --name NAME --display-name "DISPLAY-NAME"`完成
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### 当前构建镜像清单
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* Upstream: 镜像上游，对标jupyter官方的minimal-notebook镜像
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* 说明
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1. 上游已经切换到`debian:trixie`，GPU上游镜像也基于`debian:trixie`二次构建了镜像
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2. 默认情况下我们添加了eoelab.org的域名证书，这不会带来安全问题
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3. 添加了sudo的无密码使用，在安全要求较高的场景中，不要允许特权提升
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4. 提供软件包：文件压缩/解压(.zip)，项目管理(git),中文字体（fonts-wqy-zenhei）
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* Llinux（With Desktop-GUI）：在无特权的情况下学习Linux系统，提供Xfce桌面支持
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* Python：支持Python，通过将python语法与生态系统相结合进行生产与研究。
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* Scipy：提供Python的科学计算环境，提供了丰富的数值计算、优化、信号处理、统计分析等功能，用于科学研究和工程应用。
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* Scrpy: 提供Python的网页采取环境，用于提取互联网上的数据，实现自动化的信息收集和分析任务，适用于数据挖掘、网络爬虫以及业务情报收集等应用场景。
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* pyspark: 提供基于Python的Spark编程接口，用于大规模数据处理和分析，提供了强大的并行计算能力和丰富的数据操作函数，适合在分布式环境中进行高效的数据处理和机器学习任务。
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* pyflink: 提供基于Python的Flink编程接口，用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算,也提供了批处理API，用于基于流式计算引擎处理批量数据的计算能力。
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* pyai（With GPU）：提供常用AI工具链，提供了丰富的深度学习框架和NLP模型库，使开发人员能够轻松构建和训练各种人工智能模型，并应用于图像识别、自然语言处理等领域。
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* Julia：支持Julia，高性能、动态的编程语言，设计用于科学计算和数据分析，具备类似Python的易读性和类似C的执行速度。
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* 说明：
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1. Julia镜像中的环境变量`JULIA_NUM_THREADS`，请在启动时根据理想的并发线程数进行配置
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* Sagemath：一个开源的数学计算系统，结合了多个数学软件包，提供了广泛的数学功能，如数值计算、符号计算、离散数学和统计分析。它也是一个交互式计算环境，方便进行数学建模、算法设计和学术研究。
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* Dotnet: 一个跨平台的开发框架，支持C#、F#、PW，用于构建各种类型的应用程序，包括Web应用、桌面应用和移动应用。它提供了丰富的类库和工具，简化了开发过程，并具有高性能和可扩展性。
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* Scilab（With Desktop-GUI）: 开源的数值计算软件，适用于科学和工程领域中的数值分析、数据可视化、模拟和建模。它提供了丰富的数学函数和工具箱，支持矩阵计算、符号计算和绘图功能，是一个强大的数学工具，尤其适用于教育和研究领域，提供Xfce桌面支持，包含APT可获取的全部插件。
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* Octave: 开源的数值计算软件，类似于Matlab，用于科学计算、数据分析和数值模拟。它提供了强大的矩阵运算、绘图功能以及丰富的数值分析函数，是一个免费且便捷的工具，适合进行数学建模、算法开发和教学任务，包含APT可获取的全部插件。
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* Maple: 一个数学软件，透过智能文件界面提供强大数学引擎，可以轻松分析、探索、可视化和求解数学问题
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* 说明
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1. 将`license.dat libmaple.so`上传至主目录，每一次启动环境时，运行`cp license.dat /opt/maple/license && cp libmaple.so /opt/maple/bin.X86_64_LINUX/`完成激活再使用
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* Mathematica:一个科学计算软件，在数据分析、数学计算等领域提供了强大方便的使用功能。
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* 说明
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1. 每一次启动环境时，运行`WolframKernel`完成手动激活，激活码查看`https://ibug.io/blog/2019/05/mathematica-keygen/`，如果多次激活不成功，请运行`rm /home/jovyan/.Mathematica/Licensing/mathpass`删除之前的许可记录
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* MATLAB：一种支持数据分析、算法开发和建模的编程和数值计算平台。
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* 说明
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1. 将`license.lic libmwlmgrimpl.so`上传至主目录，每一次启动环境时，运行`cp license.lic /opt/matlab/r2023b/licenses/ && cp libmwlmgrimpl.so /opt/matlab/r2023b/bin/glnxa64/matlab_startup_plugins/lmgrimpl/`完成激活再使用
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* minimal:仅仅包含`Product:MATLAB`
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* mcm:包含数学建模所需要的工具箱
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### 插件清单
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**全局**
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* jupyterlab-language-pack-zh-CN:对中文的支持
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* jupyterlab_tabnine：用于自动补全、参数建议、函数文档查询、跳转定义
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**局部**
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### 镜像依赖关系
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```mermaid
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graph LR
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Python-->PROGRAM{PROGRAMLANG}
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PROGRAM-->PC(Julia)
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PROGRAM-->PR(mojo)
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Python-->PRA(Scipy)
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Python-->PRB(Scrpy)
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PRA-->PRAA(pyai)
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PRA-->PRAB(pyspark)
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PRA-->PRAC(pyflink)
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Python-->MATH{MATH-TOOL}-->MA(Octave)
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MATH-->MB(Scilab)
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MATH-->MC(Sagemath)
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MATH-->ME(Mathematica)
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MATH-->MD(MATLAB)-->MDA(minimal)-->MDAA(mcm)
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```
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## 上游
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**软件包版本**
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* cuda 12.2.0
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* Python 3.11
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* Julia latest
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* spark 3.5.1
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* jupyterlab 4
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* Matlab R2023b
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* Mathematica 13.3.1
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* Maple 2023
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**镜像源**
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* conda bfsu：https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/
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* pip bfsu：https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/pypi/
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* apt ustc：https://mirrors.ustc.edu.cn/help/debian.html
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* apache tuna: https://mirrors.ustc.edu.cn/apache/
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* julia-pkg ustc: https://mirrors.ustc.edu.cn/julia/
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### 项目上游
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jupyter团队项目 https://github.com/jupyter/docker-stacks
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**但是我们与上游差别较大，包括源，软件包，本地化与扩展等，因此如果您从本项目派生遇到问题，请不要到jupyter团队提问，这会加大他们的工作量**
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### kernel
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* Python：https://ipython.org/
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* Julia: https://github.com/JuliaLang/IJulia.jl
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* R: http://irkernel.github.io/
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* Octave: https://github.com/Calysto/octave_kernel
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* MATLAB: https://github.com/mathworks/jupyter-matlab-proxy
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## 必要的版权说明
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对于派生自其他团队的代码，我们在文件头添加了原版版权声明，我们保留并且支持其他开发团队版权
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