(cuda128) C:\Users\Administrator>Jupyter notebook [I 2025-07-11 13:18:37.260 ServerApp] jupyter_lsp | extension was successfully linked. [I 2025-07-11 13:18:37.270 ServerApp] jupyter_server_terminals | extension was successfully linked. [I 2025-07-11 13:18:37.281 ServerApp] jupyterlab | extension was successfully linked. [I 2025-07-11 13:18:37.291 ServerApp] notebook | extension was successfully linked. [I 2025-07-11 13:18:37.490 ServerApp] notebook_shim | extension was successfully linked. [I 2025-07-11 13:18:37.529 ServerApp] notebook_shim | extension was successfully loaded. [I 2025-07-11 13:18:37.532 ServerApp] jupyter_lsp | extension was successfully loaded. [I 2025-07-11 13:18:37.532 ServerApp] jupyter_server_terminals | extension was successfully loaded. [I 2025-07-11 13:18:37.536 LabApp] JupyterLab extension loaded from C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\cuda128\Lib\site-packages\jupyterlab [I 2025-07-11 13:18:37.536 LabApp] JupyterLab application directory is C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\cuda128\share\jupyter\lab [I 2025-07-11 13:18:37.537 LabApp] Extension Manager is 'pypi'. [I 2025-07-11 13:18:37.750 ServerApp] jupyterlab | extension was successfully loaded. [I 2025-07-11 13:18:37.754 ServerApp] notebook | extension was successfully loaded. [I 2025-07-11 13:18:37.756 ServerApp] The port 8888 is already in use, trying another port. [I 2025-07-11 13:18:37.757 ServerApp] The port 8889 is already in use, trying another port. [I 2025-07-11 13:18:37.757 ServerApp] The port 8890 is already in use, trying another port. [I 2025-07-11 13:18:37.757 ServerApp] The port 8891 is already in use, trying another port. [I 2025-07-11 13:18:37.759 ServerApp] Serving notebooks from local directory: C:\Users\Administrator [I 2025-07-11 13:18:37.759 ServerApp] Jupyter Server 2.16.0 is running at: [I 2025-07-11 13:18:37.759 ServerApp] http://localhost:8892/tree?token=6b2729b5dcb78b55a842581d80ad242dd28ef1884f07a3f8 [I 2025-07-11 13:18:37.759 ServerApp] http://127.0.0.1:8892/tree?token=6b2729b5dcb78b55a842581d80ad242dd28ef1884f07a3f8 [I 2025-07-11 13:18:37.760 ServerApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). [C 2025-07-11 13:18:37.777 ServerApp] To access the server, open this file in a browser: file:///C:/Users/Administrator/AppData/Roaming/jupyter/runtime/jpserver-7272-open.html Or copy and paste one of these URLs: http://localhost:8892/tree?token=6b2729b5dcb78b55a842581d80ad242dd28ef1884f07a3f8 http://127.0.0.1:8892/tree?token=6b2729b5dcb78b55a842581d80ad242dd28ef1884f07a3f8 [I 2025-07-11 13:18:37.820 ServerApp] Skipped non-installed server(s): bash-language-server, dockerfile-language-server-nodejs, javascript-typescript-langserver, jedi-language-server, julia-language-server, pyright, python-language-server, python-lsp-server, r-languageserver, sql-language-server, texlab, typescript-language-server, unified-language-server, vscode-css-languageserver-bin, vscode-html-languageserver-bin, vscode-json-languageserver-bin, yaml-language-server 以上什么问题，怎么解决
时间: 2025-07-22 17:43:33 浏览: 15
<think>我们再次分析这个Jupyter Notebook启动日志，问题主要有两个：
1. 端口占用：Jupyter尝试使用8888、8889、8890、8891端口都失败，最终使用了8892端口。
2. 语言服务器未安装：日志中列出了多个未安装的语言服务器。
但是，注意这次启动实际上是成功的，因为它最终使用了8892端口，并给出了访问链接。所以核心问题并不是启动失败，而是：
- 需要手动复制链接访问（因为默认端口被占用，导致每次启动可能端口不同）
- 语言服务器未安装，影响代码编辑体验
因此，解决方案分为两部分：
一、解决端口占用问题，让Jupyter能稳定使用固定端口（例如默认的8888）
二、按需安装语言服务器以增强功能
具体步骤：
第一部分：解决端口占用
1. 找出占用8888端口的程序并关闭，或者让Jupyter使用其他固定端口（避免每次启动都要换端口）
方法A：关闭占用8888端口的进程（以管理员身份运行命令提示符）：
netstat -ano | findstr :8888 # 查找占用8888端口的进程ID（PID）
taskkill /PID <PID> /F # 强制结束该进程
方法B：配置Jupyter使用其他固定端口（比如8889）：
方法1：每次启动时指定端口：jupyter notebook --port 8889
方法2：修改默认配置文件（如果没有配置文件，先运行：jupyter notebook --generate-config）：
打开生成的配置文件（位于C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py）
搜索并修改：c.ServerApp.port = 8889
第二部分：安装语言服务器（可选，如果需要代码补全等功能）
例如，安装Python语言服务器：
pip install python-lsp-server
安装后，重启Jupyter Notebook，它应该能自动检测到。
注意：日志中列出的其他语言服务器（如bash、dockerfile等）如果需要也可以安装，但通常只需安装自己需要的语言即可。
另外，日志中显示最终成功启动在8892端口，所以当前可以复制给出的链接（http://localhost:8892/...）在浏览器中打开使用。
但是，为了避免每次启动都要换端口，建议采用方法B（修改默认端口）为佳。
总结解决方案：
1. 关闭占用8888端口的程序，或者为Jupyter配置一个未被占用的固定端口。
2. 如果需要更好的代码编辑体验，安装所需语言的语言服务器。
如果用户希望每次启动都使用同一个端口（比如8889），那么采用修改配置文件的方式最合适。
操作步骤示例（配置固定端口）：
1. 生成配置文件（如果已有则跳过）：
jupyter notebook --generate-config
2. 打开配置文件（文件路径会显示在命令输出中，通常是用户目录下的.jupyter文件夹）
3. 搜索“c.ServerApp.port”，取消注释并设置端口号，例如：
c.ServerApp.port = 8889
4. 保存配置文件，下次启动就会使用8889端口。
如果8889也被占用，则再换一个。
安装语言服务器示例（安装Python语言服务器）：
pip install python-lsp-server
安装后，重启Jupyter Notebook即可。
注意：在Conda环境中，使用conda安装也可以，但需要先搜索是否有对应的conda包。例如：
conda search python-lsp-server # 查看是否有conda包
conda install -c conda-forge python-lsp-server # 从conda-forge安装
因为当前环境名为cuda128，所以安装时需要确保环境激活。
最后，由于日志中显示已经成功启动，所以当前问题主要是配置优化，并非错误。</think>从日志分析，Jupyter Notebook启动时遇到两个主要问题：
### 问题分析
1. **端口冲突问题**（核心问题）：
```log
[I 2025-07-11 13:18:37.756 ServerApp] The port 8888 is already in use...
[I 2025-07-11 13:18:37.757 ServerApp] The port 8889 is already in use...
```
- Jupyter尝试使用8888-8891端口均被占用
- 最终使用8892端口启动成功
- **原因**：其他Jupyter实例、开发服务器或后台程序占用了默认端口
2. **语言服务器缺失问题**（功能限制）：
```log
[I 2025-07-11 13:18:37.820 ServerApp] Skipped non-installed server(s): bash-language-server, python-language-server...
```
- 缺少多种编程语言的LSP支持
- **影响**：代码补全、错误检查、函数提示等智能功能不可用
---
### 解决方案
#### 1. 解决端口冲突（永久性方案）
**方法A：修改Jupyter默认配置**
```cmd
# 生成配置文件（如果不存在）
jupyter notebook --generate-config
# 编辑配置文件
notepad C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py
```
找到并修改：
```python
c.ServerApp.port = 9999 # 改为可用端口
c.ServerApp.open_browser = False # 禁止自动开浏览器
```
**方法B：创建启动脚本** `start_jupyter.bat`:
```bat
@echo off
set JUPYTER_PORT=9999
jupyter notebook --port %JUPYTER_PORT% --no-browser
```
#### 2. 安装语言服务器（增强功能）
```cmd
# 安装Python语言支持
pip install python-lsp-server jupyter-lsp-python
# 安装基础语言支持包
pip install jupyterlab-lsp
```
安装后重启Jupyter，代码编辑将获得智能提示功能
#### 3. 验证解决方案
```cmd
jupyter notebook
```
检查：
- 是否直接使用配置的端口启动
- 代码编辑时是否有智能提示
---
### 预防措施
1. **端口管理**：
```cmd
# 查看端口占用
netstat -ano | findstr :8888
```
2. **使用环境隔离**：
```cmd
conda create -n jupyter_env python=3.10 jupyter jupyterlab-lsp
conda activate jupyter_env
```
3. **创建桌面快捷方式**：
目标位置：`cmd.exe /k start_jupyter.bat`
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描述中提到了一个具体的教程网址，并提到了“天天给力信誉店”，这可能意味着有相关的教程或资源可以在这个网店中获取。但是这里并没有提供实际的教程内容，仅给出了网店的链接。需要注意的是，根据互联网法律法规，复制他人网站内容并用于自己的商业目的可能构成侵权，因此在此类工具的使用中需要谨慎，并确保遵守相关法律法规。
标签“复制 别人 网站 软件”明确指出了这个工具的主要功能，即复制他人网站的软件。
文件名称列表中列出了“Teleport Pro”，这是一款具体的网站下载工具。Teleport Pro是由Tennyson Maxwell公司开发的网站镜像工具，允许用户下载一个网站的本地副本，包括HTML页面、图片和其他资源文件。用户可以通过指定开始的URL，并设置各种选项来决定下载网站的哪些部分。该工具能够帮助开发者、设计师或内容分析人员在没有互联网连接的情况下对网站进行离线浏览和分析。
从知识点的角度来看，Teleport Pro作为一个网站克隆工具，具备以下功能和知识点：
1. 网站下载：Teleport Pro可以下载整个网站或特定网页。用户可以设定下载的深度，例如仅下载首页及其链接的页面，或者下载所有可访问的页面。
2. 断点续传：如果在下载过程中发生中断，Teleport Pro可以从中断的地方继续下载，无需重新开始。
3. 过滤器设置：用户可以根据特定的规则过滤下载内容，如排除某些文件类型或域名。
4. 网站结构分析：Teleport Pro可以分析网站的链接结构，并允许用户查看网站的结构图。
5. 自定义下载：用户可以自定义下载任务，例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。
6. 多任务处理：Teleport Pro支持多线程下载，用户可以同时启动多个下载任务来提高效率。
7. 编辑和管理下载内容：Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力，并可以查看、修改下载的文件。
8. 离线浏览：下载的网站可以在离线状态下浏览，这对于需要测试网站在不同环境下的表现的情况十分有用。
9. 备份功能：Teleport Pro可以用来备份网站，确保重要数据的安全。
在实际使用此类工具时，需要注意以下几点：
- 著作权法：复制网站内容可能侵犯原作者的版权，因此在使用此类工具时，必须确保有合法权利去下载和使用目标网站的内容。
- 服务条款：许多网站的服务条款明确禁止未经授权的网站克隆。因此，在使用此类软件之前，应当仔细阅读并遵守目标网站的服务条款。
- 数据隐私：下载含有个人数据的网站可能触及隐私保护法律，特别是在欧洲通用数据保护条例（GDPR）等法规的环境下。
- 网络安全：随意下载网站可能导致恶意软件和病毒的传播，用户应当使用最新的反病毒软件，并在安全的环境中进行操作。
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探讨通用数据连接池的核心机制与应用
根据给定的信息，我们能够推断出讨论的主题是“通用数据连接池”，这是一个在软件开发和数据库管理中经常用到的重要概念。在这个主题下，我们可以详细阐述以下几个知识点：
1. **连接池的定义**：
连接池是一种用于管理数据库连接的技术，通过维护一定数量的数据库连接，使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接，并将它们保存在一个池中，当需要数据库连接时，可以直接从池中获取，从而降低数据库连接的开销。
2. **通用数据连接池的概念**：
当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。
3. **连接池的优点**：
- **提升性能**：由于数据库连接创建是一个耗时的操作，连接池能够减少应用程序建立新连接的时间，从而提高性能。
- **资源复用**：数据库连接是昂贵的资源，通过连接池，可以最大化现有连接的使用，避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。
- **控制并发连接数**：连接池可以限制对数据库的并发访问，防止过载，确保数据库系统的稳定运行。
4. **连接池的关键参数**：
- **最大连接数**：池中能够创建的最大连接数。
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5. **实现通用数据连接池的挑战**：
实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如，不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此，通用连接池需要能够提供足够的灵活性，允许用户配置特定数据库的参数。
6. **数据连接池的应用场景**：
- **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。
- **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。
- **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。
7. **常见的通用数据连接池技术**：
- **Apache DBCP**：Apache的一个Java数据库连接池库。
- **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。
- **HikariCP**：目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。
- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
- **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。
8. **连接池的管理与监控**：
为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。
9. **连接池的配置和优化**：
连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。
10. **连接池的应用案例**：
一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间，用户访问量激增，此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应，减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。
总结来说，通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件，它通过提供高效的数据库连接管理，增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践，对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时，需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性，确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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引用材料总结：
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
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#### "网站广告在线发布"
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#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
【Oracle数据泵进阶技巧】：避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略
# 1. Oracle数据泵技术概述
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Oracle数据泵（Data Pump）是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入，提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具，因为它支持多线程，可以在导入和导出过程中显著提高性能。
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数据泵的核心优势在于它能并行处理数据，支持大对象（LOBs）和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式，以及可以控制传输过程中的各种细节，如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。
## 数据