记录一下。修改网站根目录下的 config.inc.php中配置即可！
处理一些数据集的时候有用到，记录一下，已经经过实测。分卷创建分卷压缩文件zip -s 100m -r file.zip foo/-s: 创建分卷的大小-r: 循环压缩文件夹下面的内容切分已有的zip文件zip existing.zip --out new.zip -s 100m执行之后会生成一下文件：new.zip new.z01 new.z02 new.z03 ...合并将下列分卷的压缩文件合并为一个压缩文件 single.zip：split.zip split.z01 split.z02 split.z03 ...zip -s 0 split.zip --out single.zip解压unzip single.zip
其实也就是将每一个虚拟环境添加到 jupyter lab下安装ipykernelpip install ipykernel查看jupyter所有的内核jupyter kernelspec list添加内核 python -m ipykernel install --name 内核名--user 安装到当前用户删除内核jupyter kernelspec remove 内核名
主要是配置 jupyter lab的默认工作目录以及允许其远程访问。生成配置文件jupyter lab --generate-config配置工作目录c.ServerApp.notebook_dir = '你的工作目录'生成密码jupyter lab password配置密码c.ServerApp.password = '刚刚生成的密码'配置远程访问c.ServerApp.ip = '*'保存运行即可！完成！
之前配置一直用不了kite的自动补齐，最后发现是版本不对应。If you're using JupyterLab 3.0.x, simply run:pip install "jupyterlab-kite>=2.0.2"If you're using JupyterLab 2.2.x, run:pip install "jupyter-kite<2.0.0" jupyter labextension install "@kiteco/jupyterlab-kite"⚠️ JupyterLab 2.2.x requires NodeJS to be installed
遇到了2个问题：没法滚动，通过css设置可以滚动后出现了左右滚动条左下角三条杠点了没反应，即侧边栏不隐藏解决方法： 默认只有第一个行，把第二行加上即可！
最近在使用docsify开发浮居内网穿透使用文档时遇到这个问题的，通过修改css解决。 完成！
记录CUDA11的一个坑：`Could not load dynamic library 'cusolver64_10.dll'; dlerror: cusolver64_10.dll not found`
我用everything搜了下 cusolver64_10.dll发现没有，但是又搜了下 cusolver64_11.dll就出现了，真就传统艺能，解决方法如下：复制粘贴将副本重命名为cusolver64_10.dll即可！
系统：Win10显卡：GTX1050Ti（Notebook）版本需求：显卡驱动：根据自己的显卡选择（类型选SD）VS 2015-2019 RuntimeCUDA：cuda_11.0.2_451.48_win10cuDNN：cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77TensorFlow 2.4.1软硬件要求（点击前往官网查看）安装流程（必须按照此顺序安装）显卡驱动下载对应的驱动安装选择NVIDIA图形驱动精简安装即可VS 2015-2019 Runtime安装重启CUDA下载对应版本自定义安装（仅选择CUDA）nvcc -V检测一下是否安装成功cuDNN下载对应版本解压出来（有3个文件夹）拷贝到对应位置即可（将解压的3个文件夹拷贝到CUDA的路径下就好了）Copy <installpath>\cuda\bin\cudnn*.dll to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\bin. Copy <installpath>\cuda\include\cudnn*.h to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\include. Copy <installpath>\cuda\lib\x64\cudnn*.lib to C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vx.x\lib\x64.TensorFlow2.4.1 安装pip install --upgrade tensorflow测试python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"正常运行：参考CUDA官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.htmlcuDNN官方文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-windows