通过Docker下载Jupyter镜像部署，输入jupyter会发现 有几个版本，不知道怎么选？这几个版本有什么差别？
常见版本有：
- jupyter/base-notebook
- jupyter/minimal-notebook
- jupyter/scipy-notebook
- jupyter/datascience-notebook
- jupyter/pyspark-notebook
- jupyter/tensorflow-notebook
- jupyter/all-spark-notebook
- jupyter/r-notebook
一、镜像版本差异
| 序号 | 版本 | 说明 |
| 1 | jupyter/base-notebook | 1）最小化镜像 ，仅包含 Jupyter Notebook/Lab 的核心组件（Python 3、pip、conda）； 2）适合需要自定义环境的用户； |
| 2 | minimal-notebook | 1）在 base-notebook 基础上增加了常用工具（如 pandas、matplotlib 等基础科学计算库） 2）适合轻量级数据分析需求 |
| 3 | scipy-notebook | 1）包含 minimal-notebook 的所有内容，并预装了完整的 Python 科学计算栈（SciPy、NumPy、scikit-learn 等） 2）适合大多数数据科学项目 |
| 4 | datascience-notebook | 1）在 scipy-notebook 基础上增加了 R 和 Julia 语言支持（通过 IRkernel 和 IJulia）； 2）适合需要多语言（Python + R + Julia）的跨学科分析； |
| 5 | pytorch-notebook | 1）预装 PyTorch 和 TorchVision 2）适合 PyTorch 开发者 |
| 6 | tensorflow-notebook | 1）基于 scipy-notebook，预装 TensorFlow 和 Keras 2）适合深度学习（尤其是 TensorFlow 生态） |
| 7 | all-spark-notebook | 1）包含 PySpark 和 Scala 支持（通过 Apache Toree） 2）适合大数据处理（需配合 Spark 集群） |
二、Jupyter安装部署
Docker安装部署datascience-notebook为例
1.拉取镜像
docker pull jupyter/datascience-notebook
2.Docker运行启动容器
docker run -p 8888:8888 jupyter/datascience-notebook
3.Web UI使用Token，更改容易记住的密码
Token从运行容器的日志中查看：
