jupyter跑Java，C++/C，R

最开始接触Anaconda，应该是18年3月，还是在机器学习的时候用过，Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。大家都是用jupyter跑python程序，运行的是ipython文件，听过ijava吗，在jupyter跑过R语言吗？

Anaconda是python 和 R的集成开发环境

但是Jupyter Notebook 支持非常多的编程语言，而且可以直接运行这些语言的代码

官方文档：https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels

配置R

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。简单来说，R是一门统计计算语言，是一套开源的数据分析解决方案。

conda虚拟一个环境

conda create -n 虚拟环境名字

然后一行搞定

 conda  install -c r r-essentials

如果R包需要的指定版本的R，update就ok了

conda update r r=3.5.2

输入R就进入了终端，就证明了搞定了

在console里写如下命令，下载必要的R包

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

下载时，选择服务器，香港的服务器离我近点，这些下R包就网速还ok

RStudio（简称RS）是一款R语言的IDE，R自带的环境操作起来可能不是方便，而Rstudio很好地解决了这个问题，而且它还具有调试、可视化等功能，支持纯R脚本、Rmarkdown (脚本文档混排)、Bookdown (脚本文档混排成书)、Shiny (交互式网络应用)等。

安装RS

conda install -c r rstudio

配置Java

java要安装jdk，java>9

jdk的安装pass,网上大把

测试jdk是否安装成功

java -version
javac -version

记得虚拟conda的Java虚拟环境

编译iJava内核

> git clone https://github.com/SpencerPark/IJava.git
> cd IJava/

linux or mac chmod u+x gradlew && ./gradlew installKernel

windows gradlew installKernel

测试jupyter kernelspec list

官网：https://github.com/SpencerPark/IJava

在jupyter不用老是新建类，相对于iDEA，更加不错，但是没有IDEA的快捷键，只有一个tab提示

C++/C

就一行命令安装一个内核

使用conda 安装xeus-cling内核

conda install xeus-cling -c conda-forge

C一样

jupyter-c-kernel