下载jupyter notebook
pip install jupyter notebook
3、配置远程访问jupyter
3.1、生成密码
在ubuntu的命令行里输入ipython打开ipython，（没有的话，输入python也可以）
ipython
在python命令行里分别输入：
from notebook.auth import passwd
passwd()
输完之后，设定一个密码，会生成一个sha1的秘钥会有如下的结果：
这时候把sha1秘钥保存下来，然后退出ipython命令行：
quit()
3.2、生成jupyter notebook的配置文件
jupyter notebook --generate-config
这时候会生成配置文件，在 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
3.3、修改配置文件
修改要用到vim，若是没有，先运行：
apt-get update
apt-get install vim
安装好vim之后，运行一下程序打开配置文件：
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
加入如下内容，其中sha1那一串秘钥是上面生成的那一串
c.NotebookApp.ip=’*’
c.NotebookApp.password = u’sha1:41e4da01dde4:e820dc9c0398eda2dc9323c9e4a51ea1228166a2’
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888
8888表明要使用container的8888端口访问jupyter，然后保存退出。
3.4、打开jupyter notebook
jupyter notebook --allow-root
虽然在这里看到，要求我们输入127.0.0.1:8888来连接jupyter，但是输入以上网址后发现找不到网页。
这是因为docker产生的container是一个新的环境，而我们连接的是服务器的端口，在第一步时我们把服务器的7777端口和container的8888端口绑定在一起了，所以我们需要连接的是服务器的7777端口。
所以在本地浏览器输入
127.0.0.1:7777
输入密码就可以连接到服务器端的jupyter notebook了。
# 启动容器时绑定主机和docker的接口，jupyter服务的默认端口是8888 NV_GPU=0 nvidia-docker run -tid -v /home/code_directory jupyter:/home/code_directory -p 8877:8888 --name jupyter_serverce centos:7.5 /bin/bash # 登录容器...
r包含基于r的安装和大量R软件包。
custom更是项目可用来安装其自定义依赖项的模板。
添加第四个python Dockerfile是有意义的，但是目前，这些容器支持的工作流中尚未应用任何重要的python工作。
docs文件夹中的和文件提供了custom映像中已安装软件包的列表。
注意：使用这些容器时，请考虑定期重新运行docker pull命令：
$ docker pull dblodgett/hydrogeoenv-custom:latest
随着项目的进行，将建立带标签的版本，并应继续使用这些版本。
此容器系统有两种使用模式。
通过docker docker-compose通过localhost上的jupyterlab访问
在服务器上打开jupyter notebook；命令如下所示：
jupyter notebook --allow-root --no-browser --port=[docker容器的端口]
在本地终端中输入...
本人开发环境是docker容器里有可视化界面的Ubuntu18.0，因为项目需求需要用到jupyter notebook，然而在安装启动后，却出现了以下错误：
socket.error: [Errno 99] Cannot assign requested address
创建Jupyter notebook的配置文件jupyter_notebook_config.py，在终端中输入：
jupyter notebook --generate-config
或者版本不同，可以试下以下命
docker容器下配置jupyter notebook，主要是为了编写python代码，更具体点是做深度学习的开发。jupyter web形式最高效的使用方式就是部署在云上，不管是cpu云服务器还是gpu的云服务器，都能快速启动使用。而docker的出现又方便了很多在部署使用上。
安装 docker
docker分为docker CE和docker EE，一般使用docker CE（社区版本）。...
之前的文章说了服务器怎么搭建jupyter环境：https://blog.csdn.net/Qwertyuiop2016/article/details/85137644
但是我发现，这样配置有点麻烦不说，换个机器又要重新来一遍，能不能来个一劳永逸的方法？那肯定是docker了
官方文档：https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/selecting.html
官方提供了几个镜像：
jupyter/ba
目录pull 镜像(推荐使用官方镜像)得到用户的UID与GID(注意是你要映射文件的所属用户)注意使用上个命令获取的uid gid否则可能会遇到Permission denied
pull 镜像(推荐使用官方镜像)
docker pull
jupyter/datascience-notebook
得到用户的UID与GID(注意是你要映射文件的所属用户)
echo $(id username)
Linux上配置Jupyter Notebook远程访问1. 安装ipython, jupyter2. 生成配置文件3. 生成密码4. 修改默认配置文件5.启动jupyter notebook6. 在浏览器中查看7、注意阿里云服务器的安全组配置
本身自己机器上安装了太多东西，有点慢，本来也喜欢所有的东西搬到服务上，所以如果能安装一个远程的Jupyter 服务器，用起来就会很方便。
记录下自己的安装步骤
1. 安装ipython, jupyter
pip install ipython
pip insta
1. 在
docker中启动mysql5.7容器，可以使用以下命令：
docker run --name mysql57 -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=yourpassword -d mysql:5.7
其
中，yourpassword是你设置的mysql root用户的密码。
2. 进入mysql容器，可以使用以下命令：
docker exec -it mysql57 bash
3. 进入mysql命令行，可以使用以下命令：
mysql -uroot -p
输入你设置的mysql root用户的密码。
4. 创建一个新的mysql用户，并授权
远程访问，可以使用以下命令：
CREATE USER 'yourusername'@'%' IDENTIFIED BY 'yourpassword';
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'yourusername'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
其
中，yourusername是你要创建的新用户的用户名，yourpassword是你要设置的新用户的密码。
5. 修改mysql
配置文件，允许
远程访问，可以使用以下命令：
vi /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf
在[mysqld]下添加以下内容：
bind-address = ...
6. 重启mysql服务，可以使用以下命令：
service mysql restart
现在，你就可以使用远程客户端连接到
docker中的mysql5.7实例了。
