jupyter notebook远程登录怎么做

要远程登录jupyter notebook，您需要执行以下步骤：

1. 在主机上启动jupyter notebook服务器，确保您在启动时指定正确的IP地址和端口号。例如，如果您想将jupyter notebook服务器运行在IP地址为192.168.0.1，端口号为8888的主机上，则可以使用以下命令：

jupyter notebook --ip=192.168.0.1 --port=8888

2. 在客户端上安装jupyter notebook，并确保您的浏览器支持jupyter notebook。您可以在浏览器中输入以下URL来访问远程jupyter notebook服务器：

http://<remote_ip_address>:<port>/tree

其中，<remote_ip_address>是远程主机的IP地址，<port>是jupyter notebook服务器的端口号。

3. 在浏览器中输入上述URL后，您将被重定向到jupyter notebook登录页面。输入您在主机上设置的密码，然后点击登录按钮即可登录到远程jupyter notebook服务器。

请注意，为了保护您的数据安全，建议您使用SSL加密来保护jupyter notebook服务器的通信。您可以使用自签名证书或购买真正的SSL证书来实现SSL加密。

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vscode连接服务器后要跑cnn代码应该怎么做

要在Visual Studio Code (VSCode) 中连接到服务器并运行CNN（卷积神经网络）代码，通常需要几个步骤：

1. **设置远程开发环境**:
- 安装VSCode的Remote Development插件：打开VSCode的扩展市场，搜索"remote development"，安装并启用它。
- 创建一个新的SSH或WSL（Windows Subsystem for Linux）连接：通过VSCode的"Remote-SSH"或"Remote-WSL"扩展，输入服务器的详细信息，如IP地址、用户名和端口等。

2. **配置工作区**:
- 设置工作区根目录：在文件菜单选择"文件夹" -> "添加工作区根目录"，指向你本地的项目文件夹。
- 在VSCode的设置中，确保工作区目录映射到服务器上相同的目录位置。

3. **编写CNN代码**:
- 使用支持Python的VSCode语言模式（如Python、Jupyter Notebook），在本地编写CNN相关的Python脚本，比如使用TensorFlow、PyTorch等库。

4. **部署到服务器**:
- 在终端中，你可以使用`scp`命令将本地项目的修改同步到服务器，或者通过VSCode的插件直接上传更改。
- 确保服务器上已经安装了必要的依赖，包括Python库和数据集。

5. **运行代码**:
- 连接到服务器的终端，切换到相应的项目目录，然后运行你的CNN程序。如果是命令行脚本，可以用`python your_script.py`；如果是Jupyter Notebook，则可能是`jupyter notebook`或`jupyter lab`.

cd /path/to/your/project
python run_cnn.py

6. **监控日志和结果**:
- 查看服务器终端的输出，了解程序运行情况和结果。

注意：在实际操作中，如果服务器安全策略限制，可能需要配置额外的安全措施，如使用密钥对认证。