原材料: Ubuntu 16.04 LTS 64bit 已经配置好 IPython 和 Jupyter (安装步骤可以参照:http://www.cnblogs.com/McKean/p/6194977.html) 一.使用OpenSSL产生 *.key 和 *.pem 密钥 cd ~/.jupyter 切换到.jupyter目录 openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mykey.key -out mycert.p

0.生成配置文件(一般采用默认) jupyter notebook --generate-config 1.打开ipython, 创建一个密文密码 In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: Verify password: Out[2]: 'sha1:ce23d945972f:34769685a7ccd3d08c84a18c63968a41f1140274' 2.修改默认配置 vim ~/.

本地登陆 cmd输入下面的命令,会进入用户主目录 jupyter notebook 在浏览器打开时,提示输入token,复制命令行上的token还是不能进入,其实浏览器上有提示的,按照提示操作即可,输入“jupyter notebook list”,然后可以看到当前运行的服务以及相应的token,将 "b2d……fa6"输到浏览器中就可以进入相应的目录了 但是我设置了C:\jupyter为主目录,并且设置了密码,这里没有token,想要远程登录还要想其他方法. jupyter note

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: %=================================

服务器端配置 在服务器生成jupyter配置文件 $jupyter notebook --generate-config 生成之后会得到配置文件的路径 启动jupyter,设置密码 In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() 输入.确认密码之后,得到了密文'shal:...' 修改配置文件 打开之前生成的配置文件 添加如下代码: c.NotebookApp.ip = '*' c.NotebookApp.password =

安装Anaconda 从清华大学开源软件镜像站选择合适自己的版本 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh chmod u+x Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh Please, press ENTER to continue >>> 点回车 ===

1 生成配置文件 linux和mac系统打开终端 windows系统打开anaconda自带的终端 jupyter notebook --generate-config 此时系统会生成 ~/.jupyter/ 这个隐藏文件夹,且文件夹中生成了一个jupyter的配置文件jupyter_notebook_config.py 2 配置密码+端口+远程登陆+工作目录+启动mathjax 2.1 生成jupyter的密码 打开IDE或者命令行,输入如下命令 from notebook.auth impo

1.安装 pip3 install jupyter 2.配置 2.1. 生成一个 notebook 配置文件 jupyter notebook --generate-config /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 2.2. 生成密码 从 jupyter notebook 5.0 版本开始,提供了一个命令来设置密码:jupyter notebook password,生成的密码存储在 jupyter_notebook_config.json. $

Jupyter 项目(以前称为 IPython 项目),提供了一套使用功能强大的交互式 shell 进行科学计算的工具,实现了将代码执行与创建实时计算文档相结合. 这些 Notebook 文件可以包含任意文本.数学公式.输入代码.结果.图形.视频以及新型 Web 浏览器能够显示的任何其他种类的媒体. 无论你是第一次使用 Python 并希望在有趣的交互式环境中了解它,还是执行一些严格的并行/技术计算,Jupyter Notebook 都是一个很好的选择. 1. 安装 $ pip3 install

远程访问Jupyter Notebook 相关配置:Ubuntu 16.04服务器,本地Win10,使用了Xshell,Xftp工具. 相关配置主要分为三步: 服务器上的Jupyter配置 本地Xshell的配置 使用Jupyter Notebook 其中服务上的配置方法有两种: 使用命令行,操作简单,登录稍繁 使用配置文件,操作略繁,登陆简单 本文是命令行的方法,使用配置文件的方法看这里 命令行配置服务器 首先要确保服务器上安装了Jupyter,如果未安装,安装命令如下: pip instal

1. R 安装 通常在Terminal下直接apt-get 即可,在16.10下可以get到R-3.3.1,目前最新好像是 R-3.4.2,可以去官方网站下载源码编译 (https://www.r-project.org)​ sudo apt-get install r-base 2. 在jupyter notebook中配置R的kernel 近期在Jupyter下跑python,方便边调试边记笔记.因为Jupyter也支持R语言,所以尝试添加R kernel到Jupyter中. 主要依赖 "I

一.安装jupyter notebook并配置环境 首先建议大家安装anaconda,最新版本请到官网下载(点击下载连接),没错,直接点击下载python3.6版本的(当然选择做自己电脑相应的位数,我的是64bit),however,tensorflow并不支持python3.6,是不是感觉很尴尬,哈哈,一开始我是这么觉得的,嗯,山人自有妙计(后面讲).下载完成之后,按照提示把安装包安装好,这个没什么好讲的,一路next... 在你安装好anaconda之后,在windows开始菜单中点击Ana

安装和配置Jupyter Notebook 安装jupyter notebook conda conda install -c conda-forge notebook pip pip install notebook 安装好之后,运行: jupyter notebook 看是否能成功运行 配置Jupyter notebook 首先生成配置文件:sudo jupyter notebook --generate-config 然后修改位于~/.jupyter/jupyter_notebook_co

ubuntu下设置jupyter notebook     来源:http://blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/51037905 Ipython Notebook现在已经改名为Ipython jupyter,是最知名最好用的Python数据分析工具. 下面讲讲怎么在Linux下安装ipython jupyter,以及远程访问,我这里是在虚拟机中配置ipython,windows访问虚拟机中的ipython jupyter. 1. 安装anacon

前言 新购入一台Chromebook Pixel ,为方便机器学习编程,用学生版的阿里云ECS搭建了jupyter Notebook 为减少下次踩坑,参考链接记录如下: 参考链接 阿里云使用笔记(一):从零开始配置阿里云GPU服务器训练深度学习模型 ubuntu 中jupyter notebook python2&3 并存使用

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目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

Jupyter Notebook是一个很好用的交互环境,Jupyterhub则在此基础上实现了多用户的管理.最近配置这个环境的时候也遇到了一些坑,想想自己疯狂百度的过程,在此把自己的完整安装配置流程记录一下说不定可以节省某个人的时间. 安装环境为Ubuntu:Jupyter Notebook的Windows上的安装非常直观没啥说的,但是启动服务器还是需要配置文件的:Jupyterhub暂时应该不支持Windows. 开始! 下载安装包,选择自己需要python版本. 运行bash .sh文件安装

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识