问题 在阿里云上装了个jupyter,服务正常启动了,但网页上无法访问 排查 安全组已经设置过了,7777端口 在宝塔面板查看,发现7777端口并没有开,打开就可以访问了 原来阿里云的安全组和防火墙是两码事,防火墙通过netstat命令查看 必须安全组和防火墙都开才可以访问 参考 https://blog.csdn.net/qq_40855366/article/details/99011978 https://yq.aliyun.com/articles/180844

今天我的jupyter notebook打不开了,就是那种一打开出现黑色界面就退出的那种,惊恐爬上了我的面颊. 找了一个小时,试了好几种办法(包括别人说的什么把属性里面后面的%%的去掉)终究无果 打开anaconda prompt,输入jupyter notebook 立即报错 Traceback (most recent call last): File "e:\anaconda\anaconda2\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as

参考: https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/72891918 https://stackoverflow.com/questions/49141525/install-jupyter-notebook-on-miniconda 打开Anaconda Prompt,输入命令: activate tensorflow Jupyter Notebook 提示错误: Traceback (most recent call last): Fil

晚上出去和洋仔吃了涮肉,喝了点啤酒,不知不觉就聊到了11点,感觉他工作状态还不错,emmm...都要加油吧.虽然没有当时去山西零下二十多度那么夸张,这几天北京的冬夜还是有点小冷的.好了进入正题: 一.openfire服务器的配置 1. 下载安装包按步骤进行安装,我用的版本号是:4.2.1 2. 安装结束后在网页内管理服务器,这里依照右边的导航栏依次往下设置就可以了. 3. 域名的填写最为关键,当时的问题就是出在这里,这一步网上其他博客说的都很模糊,我在这里根据我的安装经验说一下.如果你填 loc

https://blog.csdn.net/vapaad1/article/details/78769520 最近一年在实验室做web后端开发,涉及到一些和服务器搭建及部署上线项目的相关经验,写个帖子和小伙伴们分享,一同进步! 首先谈一下,为什么越来越多中小型公司/实验室,部署项目的趋势都是在云服务器而不是普通服务器群(学校网络中心的大机房)个人认为原因有二: 1.敏捷性:申请并部署一台云服务器,阿里云只要五分钟以内,但是如果使用物理服务器,采购,安装,配置,调试,后期需要升级配置需要再采购..

https://blog.csdn.net/jiangyu_gts/article/details/79470240 1 微服务的发展 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单.松耦合的服务,这样可以降低开发难度.增强扩展性.便于敏捷开发.当前被越来越多的开发者推崇,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.Hailo有160个不同服务构成,NetFlix有大约600个服务.国内方面,阿里巴巴.腾讯.360.京东.58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践.当前微服务的开

Redis下载地址:https://redis.io/download(这个连接可能得翻墙查看,但是在centos7服务器上安装过程不需要翻墙,我查看了最新的是redis-4.0.9.tar.gz ) 1.在centOS里通过wget下载redis wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.9.tar.gz 2.在/usr/local里面创建redis目录(这个是安装目录,自己随意放) cd /usr/local mkdir redis 3

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

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

官网链接 一.pip安装jupyter安装Anaconda的话,会自动按照jupyter,就不需要再使用pip安装了 pip3 install jupyter 二.生成jupyter notebook配置文件 jupyter notebook --generate-config 记住生成配置文件的目录,一般是在/root/.jupyter 中 三.设置Jupyter登陆密码,生成对应密文 ipython #打开ipython from notebook.auth import passwd pa

在阿里云上搭建爬取某信的公众号文章的程序时,发现需要验证码验证,技穷之后考虑做一个验证码识别程序,所以开始在服务器上搭建机器学习平台,背景,服务器上已经有其他应用在跑着了,所以不想停服,初始环境:centos7 gcc Python2.7 目标环境: Python3.6 TensorFlow 1.8 (因为可能存在系统问题,所以建议先根据后面的排错查看gcc版本以及其他信息,) 找了找其他人的经验,觉得可以参考这篇的方法,https://www.jianshu.com/p/98f8b55a419

前段时间在阿里云买了一台服务器,准备部署网站,近期想玩一些深度学习项目,正好拿来用.TensorFlow官网的安装仅提及Ubuntu,但我的ECS操作系统是 CentOS 7.6 64位,搭建Python.TensorFlow.Jupyter开发环境过程中遇到很多问题.这里将具体步骤分享给大家,可以少走很多弯路. 第一步 安装anaconda Anaconda在linux依然功能强大,管理工具包.开发环境.Python版本都非常方便. 先在根目录下创建一个文件夹用于存放Anaconda安装包 ~

这应该是继我研究手册QQ协议后的第2个稍微正式一点的网络程序, 不只是Scoket套接字编程, 还涉及到更多的HTTP协议知识! 阿里云开放储存服务OSS官方已经提供了不少SDK, 包括PHP/Python/Java/C#, ... 但唯独没有C/C++的, 很可惜. 不过, 论坛上倒是收集了不少C/C++版本的SDK. 但我还是想自己写一个试试, 于是就有了这个坑!!! 这个坑, 不是今天开的, 具体时间应该回到6号(今天10号), 不过我都不敢相信, 排除第3方代码, 已经有80多KB了啊!

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第二篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 Jupyter Notebook是Python中的一个开源编辑器.它的主界面就是一个网页,可以在浏览器中远程执行程序. 同时它可以方便地混杂代码和程序的说明,有许多TensorFlow的教程就是用Jupyter Notebook来编写的. 出于安全的考虑,Jupyter Notebook默认只能在本地访

Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下.为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator,将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU.这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式以及工作原理. Jupyter Notebooks 是目前应用最为广泛的交互式开发环境,它很好地满足了数据科学.深度学习模型构建等场景的代

手机app获取短信验证码功能时候,遇到的问题.使用的是阿里云的短信服务,下载平台demo时运行不报错,但是在service层调用的时候报错 Java.lang.NoClassDefFoundError:com/aliyuncs/exceptions/ClientException. 解决:原来在pom.xml文件中引入的两个jar包. <!--阿里云短信发送start--> <dependency> <groupId>com.aliyun</groupId>

通过内网穿透之后,一般而言,我们访问内网中的机器在ubuntu下一句命令: ssh name@阿里云 -p 6000即可进行访问,其中-p是表示端口号:同样的通过windows下的putty也可修改对应的端口号来访问内网,如下图所示 port要写阿里云中转服务器对应的端口号:然而,如果在服务器端启动jupyter notebook,jupyter会分配一个端口来给你,因为是在远程调用,所以如果是在本地进行编辑jupyter notebook的话,需要进行端口映射,意思就是服务器端分配给jupyt

你也许需要服务器运行jupyter notebook 阿里云: https://yq.aliyun.com/articles/98527 关于更安全的证书访问: http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/public_server.html

很早之前,tensorflow环境之前我也曾装过,但是用的不是很舒服,很多问题都不明所以然.今天想要系统地学习一下tensorflow,于是又重新搭建了一遍,这次还是踩了不少坑.特此写下此文,供有兴趣的读者参考一下,希望能够帮助到大家.也给自己留个备忘. 1.安装anaconda anaconda适合各种python版本的兼容,内置功能也是非常强大,特别是虚拟环境(virtual env)的使用上,非常方便快捷.直接官网下载,选择对应的版本,然后安装到自己的目录下.不需要勾选vs code(有需

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