1.远程访问
1.首先主机上安装jupyter notebook（可以使用anoconda镜像安装）
2.生成jupyter配置文件
jupyter notebook --generate-config
#输出 Writing default config to: /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
jupyter 密码访问设置，即打开jupyter地址需要输入密码访问
from notebook.auth import passwd
print(passwd())
#提示输入你的密码 记住自己输入的密码
#输出 sha1:xxxxxxx:xxxxxxxxxxxx
vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
#修改文件一下几行
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.notebook_dir = u'/data/test'#自己的工程目录
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.password = u'sha1:xxxxxxx:xxxxxxxxxxxx'#上一步生成的密码
c.NotebookApp.port = 12156#自定义端口号
现在在控制台输入即可通过 http://ip:12156进行访问了（如果出现还是拒绝访问，看一下是不是云主机端口禁止访问）。
jupyter notebook --allow-root
如果想后台运行：
nohup jupyter notebook --allow-root &
#如果想推掉进程
#ps -aux | grep "jupyter"
#找到jupyter pid 然后执行
#kill -9 xxxx
提示输入密码： 设置密码时候自己输入的密码
2.jupyter kernel设置
默认启动jupyter kernel只有一个就是当前默认的环境，有些场景我们需要添加jupyter所用的kernel。
如果我们使用conda 创建了不同的env。例如：
conda env list
#输出
#base * /home/caf
#py2 /home/caf/envs/py2
#创建指令
conda create --name kerasEnv python=3.6
conda env list
#输出
#base * /home/caf
#kerasEnv /home/caf/envs/kerasEnv
#py2 /home/caf/envs/py2
这个时候想将该env添加到jupyter上。
source activate kerasEnv
#如果已经安装过 忽略这一步
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name your_env_name --display-name your_env_name
#例如：
#python -m ipykernel install --user --name kerasEnv --display-name kerasEnv
这个时候刷新页面。
可有在右上角发现有两个可选的环境，且kernel中可以看到有两个选项。
3.更换背景色
这里使用比较简单的方法，
pip install --upgrade jupyterthemes
#安装结束之后查看有哪些主题
jt -l
jt -t chesterish #选用一个
重启jupyter notebook 生效
