在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 很多deep learning教程都推荐在jupyter notebook运行python代码,方便及时交互.但只在本地运行没有GPU环境,虽然google colab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问.于是想给实验室的服务器配置jupyter notebook,供本机远程访问.踩了不少坑,码一下教程以供参考. 服务器环境是Ubuntu 16.04.5 LTS .本机windows1

转自:https://blog.csdn.net/wyr_rise/article/details/82656555 Jupyter notebook中.py与.ipynb文件的import问题   在jupyter notebook中,因为其解析文件的方式是基于json的,所以其默认保存的文件格式不是.py而是.ipynb.而.ipynb文件并不能简单的import进.py或者.ipynb文件中,这就为开发带来了极大不便.因为在jupyter notebook中,一定要是在默认的.ipynb下

你遇到过linux下root用户执行find命令按文件名在根目录下查找不到指定文件的情况吗?如果你遇到这种情况,你分析可能有哪几种原因导致?这里记录一下这个有意思的问题. 问题现象 实现一个工具,需要在root命令下执行普通用户user1下的stop_proc命令.执行命令为su - user1 -c "stop_proc".结果返回command not found.计划使用stop_proc的绝对路径调用解决该问题. (1)开始执行which stop_proc查看,没有找到.咦.

问题描述:最近一个项目开发环境是windows系统,正式环境是linux系统.验证码图片在开发环境正常,但是在正式环境下一直报404. 问题原因:File dir = new File(realPath + "resource\\picture"); 这一句文件路径写法有问题,linux系统不支持反斜杠的写法. 解决方法:将\\改为/即可,这样在windows系统与linux系统下均正常.正确写法:File dir = new File(realPath + "resourc

问题背景:下载了2018 IEEE 最新的 oui.txt 文件.里面包含了 设备 MAC 地址的前六位对应的厂商.要做的工作是,将海量设备的 MAC 地址与 oui.txt 文件的信息比对,统计出 苹果,华为,小米,OPPO,VIVO 这5家厂商的占比情况.oui.txt 文档里面的内容如下图所示. oui.txt 文件中有很多冗余信息.现在只关心前 6 位 mac 地址和五个厂商的对应关系.所以,对 oui.txt 里的数据清洗一下. 处理 oui.txt 出现的问题: 1.按照下面的写法,

https://blog.csdn.net/weixin_44799144/article/details/91823079 修改Jupyter Notebook默认文件存储路径首先,安装好Anaconda之后,我们需要打开Anaconda Prompt,可以在开始菜单里寻找.然后在命令行里输入: jupyter notebook --generate-config1这样就会显示jupyter_notebook_config.py文件路径,找到文件后用任意文本编辑器打开,然后找到以下两行: ##

安装完 anaconda ,在jupyter notebook 中创建的文件的默认保存位置为C:\User\电脑名 修改保存位置 1.打开 anaconda prompt 2.输入 jupyter notebook --generate-config 3.按照上图中的路径,找到 jupyter_notebbook_config.py 文件,找到 c:NotebookApp.notebook_dir 这个变量,将你设置的路径卸载这里,用引号引起来,并删除注释 4.完成上面的步骤,接下来通过 jup

学了那么久Python,你的Python安装方式正确吗?今天给你看看什么才是Python正确的安装方式,教程放在下面了,喜欢的记得点赞. Python安装 Python解答Q群:660193417#### 大家可以通过安装Anaconda来安装python 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.这样可以不用再自己单独安装很多库,节省了时间. 百度搜索 anaconda镜像,第一个就是 点进来是这样的:然后点安装包文件夹

由于最近开始学习 Python,进而接触到一个十分强大的交互式编辑器 — Jupyter Notebook,用起来也非常顺手,于是记录一下相关的使用过程. 一.安装 Python: ①首先前往 python 官网下载并安装 python 3.7,点击 Download Python 3.7.3: ②在Files里选择下载适合自己系统的安装包: ③下载完成后运行安装包,记得勾选将 Python 添加到环境变量 安装完成后打开 cmd,输入: python 可得: 说明 Python 安装成功. 二

环境:macbook pro, mactex, jupyter notebook, brew 安装pandoc从而支持格式转换为tex: brew install pandoc 修改tex article 模板,添加中文支持: >/dev/null | xargs vi# like .../nbconvert/templates/latex/article.tplx# 或者分两条命令运行 修改Latex Article头部为: %=================================

昨天发了Jupyter的使用,补一篇Jupyter服务器的搭建~ 一.搭建Jupyter 1.安装 使用virtualenv建虚拟环境.在虚拟环境中安装jupyter.matplotlib等等需要的库.这里不赘述了. 2.配置 为Jupyter 相关文件准备一个目录 mkdir /data/jupyter cd /data/jupyter 建立一个目录作为 Jupyter 运行的根目录 mkdir /data/jupyter/root 我们以需要密码验证的模式启动 Jupyter,所以要预先生成

常用的启动 Jupyter notebook 的两种方式是:命令行窗口启动和开始菜单启动.设置 Jupyter notebook 的默认路径也有两种常用方式: 修改配置文件 设置快捷方式. 1 通过修改 Jupyter notebook 的配置文件修改 Jupyter notebook 的工作空间步骤如下: 1)在命令行窗口运行如下命令 jupyter notebook --generate-config # 生成一个 .py 的文件 2) 按照上面的路径用文本编辑器或 Nopad++ 打开 j

原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/667928 在公众号之前的文章中,已经介绍了在Jupyter Notebook中设置主题以及输出代码文件到pdf文件中,本文来继续介绍jupyter notebook中一些实际的技巧. 本次要介绍的两个功能是: (1)针对 jupyter notebook 中的 Markdown 文件自动生成目录 (2)自动补全代码 上述两个功能,都是有 python的一个 jupyter 扩展插件Nbextensions库来实现. 安装

在当前文件夹路径下开启jupyter notebook 这样就可以直接使用相对路径了,而不用管绝对路径这一令人心烦的问题 首先需要重新安装PowerShell 下载链接:https://cloud.189.cn/web/share?code=bAfQFf7FNbAr(访问码:uoi6) 然后安装过程中需要勾选Add 'Open here'context menus to Explorer 然后进入文件浏览器的文件夹就可以右键打开终端了,再终端中输入jupyter notebook即可进入当前文件

安装python3    下载到 /opt/中 1.下载python3源码,选择3.6.7因为ipython依赖于>3.6的python环境wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tar.xz2.解压缩源码包,去除xz后缀xz -d Python-3.6.7.tar.xz 3.解压缩源码包,去除.tar后缀tar -xf Python-3.6.7.tar4.解决编译安装python3所需的软件依赖   ********

1.场景,在windows浏览器中打开Linux环境下的jupyter notebook.Jupyter notebook开启远程服务,Spark.python计算环境在Linux服务器中,而工作环境是windows.在windows下使用jupyter notebook环境进行开发.调试.涉及的配置文件Github源码 场景如下 通过windows登录Linux服务器的Jupyter notebook(开发环境都在Linux中),windows中只需有个浏览器即可. 然后在windows下开发

1.安装jupyter notebook pip install jupyter 2.生成配置文件 jupyter notebook --generate-config 3.设置登陆密码并生成秘钥 sha1秘钥需要复制,下一步要用 4.修改配置文件 进入配置文件所在的文件夹:cd ~/.jupyter 编辑配置文件jupyter_notebook_config.py:vim jupyter_notebook_config.py 进入vim后,按i进入编辑模式,在文件的最后加上配置信息 c.Not

在Linux虚拟环境下安装python包 方法一:使用下载包 由于实验室下载速度较慢,因此采用传输下载包的形式安装包. 首先导入python包至指定文件夹(任意文件夹,记住地址即可)并解压. 进入虚拟环境 source theanoenv/bin/activate 打开相应包安装目录 cd numpy- 执行安装命令 python setup.py install 显示安装成功后,可退出安装文件夹,用pip list命令查看虚拟环境下的包是否更新 numpy下载地址:https://pypi.o

问题描述 在Azure的VM中已经安装好Jupyter,并且通过jupyter notebook --port 9999 已经启动,但是通过本机浏览器,访问VM的公网IP,则始终是不能访问的错误.(This site can't be reached) 问题分析 通过对端口9999进行tcping,结果发现该端口没有响应.而通过putty连接到Linux中,使用netstat -an命令查看内部是否已经开始监听端口.发现已经监听VM本地的IP及端口为:127.0.0.1:9999. 而问题就出现

python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "虚拟环境名称" 然后再打开jupyter notebook中kernel中可以change kernel了,搞定! 安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境. 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下: 创建环境: conda create -n 环境名称 也