tensor-house

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• Python 环境（仓库以 Jupyter Notebook 形式提供内容，Python 为运行依赖）
• Jupyter Notebook 或 JupyterLab（用于打开并运行示例 notebook）
• Git（用于克隆仓库）
• 可选：深度学习/强化学习相关依赖（README 说明重点覆盖深度学习和强化学习方法，具体以各 notebook 为准）

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库

   从 GitHub 拉取 tensor-house 源码到本地，得到全部参考 notebook 与示例数据。README 未给出安装命令，这一步为通用准备动作。

   git clone https://github.com/ikatsov/tensor-house.git

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2. 2进入项目目录

   切换到仓库根目录，后续启动 Jupyter 和查找 notebook 都在此目录下进行。

   cd tensor-house

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3. 3准备 Jupyter 环境

   安装 JupyterLab 以便打开 .ipynb 文件。README 未指定具体依赖清单，需按所运行 notebook 自行补充相应库。

   pip install jupyterlab

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4. 4启动 Jupyter

   在仓库目录下启动 JupyterLab，浏览器会自动打开文件浏览界面，即可按业务领域挑选 notebook 运行。

   jupyter lab

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如何确认成功

浏览器自动打开 JupyterLab 页面，并在文件列表中能看到仓库内的 .ipynb 参考 notebook，即表示环境就绪。

常见问题

注意事项

• README 节选中没有安装、依赖或配置说明，本教程步骤仅为通用准备动作，可信度标为 low。
• 项目定位是企业场景的 AI/ML 参考实现与原型，用于选型和验证，不承诺生产可直接使用。
• 示例覆盖营销、定价、供应链、智能制造等领域，建议按业务问题挑选对应 notebook 阅读。
• 不同 notebook 的依赖可能不同，遇到缺少模块时请依据其报错信息单独安装。