安装的是Anaconda3(Python 3.6.4),自带的版本较低,这里升级版本conda update jupyterlab 一.配置jupyter lab(notebook)远程访问 1.1 生成一个 notebook 配置文件 默认情况下,配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并不存在,需要自行创建.使用下列命令生成配置文件: jupyter notebook --generate-config 1.2 生成密码 从 jupyter no

前言 系统环境:win10 x64:跟环境也没啥关系,在LInux下也一样... 前段时间重换了系统后,发现Jupyter Notebook的默认启动目录不太对呀,所以,就翻到了以前的笔记,还是记在这里吧. 配置Jupyter Notebook默认启动目录 原环境 查看Jupyter Notebook快捷方式的属性,注意到目标栏目里面,默认启动目录是%USERPROFILE%,也就是用户目录下的个人账户目录. 配置步骤 删除快捷方式的属性中的%USERPROFILE% 修改Jupyter Not

naconda修改国内镜像源 国外网络有时太慢,可以通过配置把下载源改为国内的通过 conda config 命令生成配置文件,这里使用清华的镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 首先,打开Anaconda Prompt窗口,执行命令:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/然后,执行命

目录 一.Jupyter简介 二.Jupyter安装 2.1 python 3安装 2.2 Jupyter 安装 三.Jupyter使用示例 四.Jupyter常用命令 五.其他说明 一.Jupyter简介 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本,由IPython Notebook演化而来,本质上是一个Web应用程序,通过Jupyter Notebook,你可以使用谷歌浏览器完成python开发工作.交互式演示python代码的执行效果.进行可视化教学等.还可以将整个交互过程转换为p

1)在Anaconda Prompt终端中输入下面命令,查看你的notebook配置文件在哪里: jupyter notebook --generate-config 2)通过搜索关键词:c.NotebookApp.notebook_dir,定位到下面这行 然后修改成以下你自己的“notebook工作文件夹”,修改后记得保存文件. 注意要去掉这行前面的#(#在表示注释掉不起作用),不同操作系统的电脑路径不一样,windows是双斜杠(\\),linux是反斜杠(/),Mac路径最好自己百度下.

在远程服务器上启动jupyter notebook,然后在本地进行访问.本文使用最简单的一种方法,无需设置密码,所以这种方法也是最不安全的方法,慎用. 1. 在远程服务器上生成jupyter notebook配置文件 jupyter notebook --generate-config 2. 进入配置文件中修改可访问的ip vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py # 在配置文件中找到下列语句,*代表任意IP地址都可以访问 c.NotebookApp.i

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

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

本文是从 IPython Notebook 转化而来,效果没有本来那么好. 主要为体验 IPython Notebook.至于题目,改成<在 IPython Notebook 中使用 Spark>也可以,没什么差别.为什么是 Spark?因为这两天在看<Spark 机器学习>这本书第 3 章,所以就顺便做个笔记. 简单介绍下,IPython notebook 对数据科学家来说是个交互地呈现科学和理论工作的必备工具,它集成了文本和 Python 代码.Spark 是个通用的集群计算框

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.简述 jupyter notebook,启动后,浏览器发现工作目录并不是自己真正的代码的工作路径.所以需要设置一下.这样方便自己快捷使用. 2.设置修改jupyter notebook打开后默认工作目录 一般主要有下面两种方法: 通过设置开始菜单jupyter快捷方式属性实现 通过修改jupyter属性和配置Jupyter Notebook配置文件 经过测试都可以生效.如果两种方法结合使用那就肯定更没有问题了. 2.1.通过设置开始菜单jupyter快捷方式属性实现 菜单栏jupyter快捷

Jupyter Notebook修改默认的工作目录 方法1:通过配置文件修改 只适合从命令行启动notebook生成配置文件,如果你已经在windows环境变量中设置好了jupyter notebook,在Anaconda Prompt终端中输入下面命令,查看你的notebook配置文件在哪里:jupyter notebook --generate-config 设置默认工作目录 到提示的路径下找到jupyter_notebook_config.py 打开这个配置文件,启动编辑,大概在261行,

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. $

由于能力有限,学习机器学习时候发现,自己的电脑带不起来,所以想起了服务器,选择的是阿里的ubutun服务器,所以希望能够 使用jupyter notebook,看到网上一大片,配置和好久,才成功,在这里进行一下记录,一边将来使用方便. 第一步:得到的是一个没有自己安装软件的服务器,ubutun自带python,安装anaconda 从清华镜像或者淘宝镜像下载相关的版本,可以使用scp传送过去(也可以直接服务器上下载,自行百度) scp Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.s

全真教程:Windows环境Jupyter Notebook安装.运行和工作文件夹配置 @ 目录 全真教程:Windows环境Jupyter Notebook安装.运行和工作文件夹配置 一.Jupyter Notebook简介 二.Jupyter Notebook安装 1.安装方式-使用Anaconda安装 2.安装过程中的有关选项的选择 三.Jupyter Notebook运行 1.命令行窗口运行Jupyter Notebook 2.快捷方式运行Jupyter Notebook 四.Jupyt

安装annaconda 与jupyter notebook annaconda在已经自带了jupyter notebook.jupyter lab.ipython 等一系列工具,不需要再单独安装这些工具,方便快捷. 下载安装脚本 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 运行安装向导 这一步一直点yes 和下一步即可,到最后询问你是否安装vscode ,服务

0.购买云服务器 购买服务器我只推荐硅云,因为香港服务器免备案!而且25岁以下仅需10元每月,至少可买3年!每年享有多次原价续费机会,可补价升级配置. 硅云服务器首页:https://www.vpsor.cn?userCode=qh1dc78 VPS购买页:https://www.vpsor.cn/activity/cloudsite?userCode=qh1dc78 1.安装宝塔面板 Centos安装脚本 yum install -y wget && wget -O install.sh

jupyter 安装.配置及使用笔记 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-2-22 絮絮叨叨篇的前言 早在大四做毕业设计的时候用过jupyter notebook,交互性非常好,研究生阶段继续使用,受益匪浅,自己安装了一下,记录一下使用过程. 技巧篇后续补上~ 开始耍起来吧 1. jupyter 安装篇 见博客 python 库安装笔记 2.启动命令: (1)在cmd中,?输入"ipython noteb

操作系统 Ubuntu18.04LTS(Ubuntu16.04) 远程桌面 Xtce4桌面系统(mate桌面系统)+vncserver远程桌面服务器 远程ssh连接登录 ssh服务器 文件系统 vsFTP文件传输服务器(下载WinSCP软件传输文件) vim /etc/vsftpd. conf #修改配置文件,以下是主要修改 - #将#注释符删掉 , - write_enable=YES, - local_root=directory name#(设置服务器的文件目录) 退出保存vsftpd.

连接服务器,使用ssh协议. 下载anaconda bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh(安装过程需要输入yes来添加环境变量,需要输入一次安装路径.) 因为环境变量的改变,所以安装完成后需要关闭重新连接服务器. 建环境容器 conda create -n tensorflow python=3.6 激活容器 source activate tensorflow 清华源: conda config --add channels https://mirrors.