linux服务器安装jupyter notebook
用pip安装 sudo pip3 install jupyter 进入python3环境，设置密码，生成秘钥，复制下来 12from notebook.auth import passwdpasswd() 查找配置文件所在路径 jupyter notebook --generate-config 如果提示未找到命令，先找一下jupyter的安装目录 根据路径打开配置文件jupyter_n
云服务器+wget+转储：解决网络造成的下载问题
下载经常是一件让人头痛的事情，尤其是下载国外网站的资源，能用的国内镜像站很少且不稳定，归根到底还是网络环境不够好。 一种无需代理的解决方案是利用云服务器下载资源，再转存到本地， 因为云服务器的网络环境通常非常好（部分资源在国内云服务器上仍然无法下载，可以考虑用境外服务器下载） 下面举个例子，我特意找了一个之前下载列表里失败的一个条目，再次尝试下载，果然还是失败的，正好来拿测试 复制下载链接，登上
windows安装wget+用法
wget是一个轻量级的可配置下载工具 windows下安装wget下载地址->这里 安装时记住安装目录，这玩意儿压根不占空间，随他默认即可 在高级系统设置-环境变量-系统变量中添加一个字段 GNU_HOME=C:\\Program Files (x86)\\GnuWin32 在系统变量Path中添加;%GNU_HOME%\bin（win7注意前面有分号） 用法直接下载单个文件 wget
LDA模型(gensim)中文主题提取
安装依赖python版本3.7 pip install gensim pip install jieba 数据集数据很随意，没什么格式要求，像这样的都行 分词把原始数据按行分词，去掉没用的部分 分词代码如下，可以一次转换单个txt或者整个文件夹（文件夹内不能有其他格式文件） #coding=utf-8import reimport jieba as jbimport osdef s
Anaconda国内镜像源3个
北京外国语大学镜像源channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda default_channels: - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.bf
cudnn安装
上一篇已经介绍了cuda的安装方法 于是我尝试运行一个paddle样例，报错，最前面的提示信息是这样的，好的我看懂了 所以，cudnn是什么？ cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。 如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。 下载安装下载
cuda安装
确定安装版本首先查看显卡信息，一般都是用的英伟达显卡，打开NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-显示，查看驱动程序版本 使用驱动精灵查看可更新的驱动版本（只用于查看，不需要在这更新驱动，cuda安装时会自动更新驱动） 最后对照这张表，查看可以安装的cuda版本，对于我的机器而言，更新驱动后最高能安装cuda10.2版本 下载在这里选择我要安装的版本 点击下载链接 安装打开安装包，默认路径
cloudflare域名重定向
需求将https://www.xinhaojin.top,https://xinhaojin.top两个域名都重定向到https://main.xinhaojin.top 方法使用cloudflare管理域名 修改DNS的A记录，地址解析到任意DNS解析服务器，如114.114.114,8.8.8.8,223.5.5.5等(建议使用阿里云公共DNS)，代理状态选择代理 选择页面规则，新建规则