[GitHub][2014-05-15 16:00:10]AppShare

AppShare：Android平台应用分享工具
最新推荐文章于 2025-09-15 15:49:40 发布
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AppShare是一款用于在Android平台上分享应用的工具，它通过SinJavaWeb作为Web服务器支持。版本1.1中修复了某些Android版本无法下载或找不到打开方式的问题，并修正了无法修改端口的bug。感谢阿猫提供的反馈和建议。
GitHub: https://github.com/sintrb/AppShare

AppShare

A tool to share you app on Android platform.

The Web Server is support by SinJavaWeb.


v1.1

1.某些版本的Android无法下载或者下载之后找不到打开方式的bug;
2.修正无法修改端口的bug, 谢谢阿猫提供的反馈;
3.修改部分提示信息, 同样谢谢阿猫.

v1.0

1.初步可使用版本

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E: Problem executing scripts APT和E: Sub-process returned an error code问题修复
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[GitHub][2014-05-13 06:00:39]JavaDsp
IMABOT的专栏
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GitHub: https://github.com/sintrb/flexbison flexbison some flex & bison demo 说明 环境说明 目前整个项目都是在Windows上面开发的 Windows 上面所需的flex bison gcc 可以去这下载 结构说明 通用 make.bat 生成exe并做测试用的脚本 clean.bat
(d2l_env) root@wang-VMware-Virtual-Platform:/home/wang# git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-zh-pytorch-slides.git 正克隆到 'd2l-zh-pytorch-slides'... remote: Enumerating objects: 9118, done. remote: Counting objects: 100% (262/262), done. remote: Compressing objects: 100% (78/78), done. remote: Total 9118 (delta 201), reused 239 (delta 184), pack-reused 8856 (from 1) 接收对象中: 100% (9118/9118), 83.23 MiB | 10.46 MiB/s, 完成. 处理 delta 中: 100% (7199/7199), 完成. (d2l_env) root@wang-VMware-Virtual-Platform:/home/wang# jupyter notebook [I 2025-08-18 15:02:41.443 ServerApp] jupyter_lsp | extension was successfully linked. [I 2025-08-18 15:02:41.447 ServerApp] jupyter_server_terminals | extension was successfully linked. [I 2025-08-18 15:02:41.451 ServerApp] jupyterlab | extension was successfully linked. [I 2025-08-18 15:02:41.454 ServerApp] notebook | extension was successfully linked. [I 2025-08-18 15:02:41.455 ServerApp] Writing Jupyter server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/jupyter_cookie_secret [I 2025-08-18 15:02:41.887 ServerApp] notebook_shim | extension was successfully linked. [I 2025-08-18 15:02:41.915 ServerApp] notebook_shim | extension was successfully loaded. [I 2025-08-18 15:02:41.917 ServerApp] jupyter_lsp | extension was successfully loaded. [I 2025-08-18 15:02:41.917 ServerApp] jupyter_server_terminals | extension was successfully loaded. [I 2025-08-18 15:02:41.924 LabApp] JupyterLab extension loaded from /root/miniconda3/envs/d2l_env/lib/python3.11/site-packages/jupyterlab [I 2025-08-18 15:02:41.924 LabApp] JupyterLab application directory is /root/miniconda3/envs/d2l_env/share/jupyter/lab [I 2025-08-18 15:02:41.924 LabApp] Extension Manager is 'pypi'. [I 2025-08-18 15:02:41.986 ServerApp] jupyterlab | extension was successfully loaded. [I 2025-08-18 15:02:41.989 ServerApp] notebook | extension was successfully loaded. [C 2025-08-18 15:02:41.989 ServerApp] Running as root is not recommended. Use --allow-root to bypass.
08-19
<think>我们正在解决以root用户运行Jupyter Notebook时出现的警告问题。根据用户提供的引用[2]，其中提到“root用户打开jupyter notebook 需要输入--allow-root”，我们可以推断用户可能遇到了需要允许root用户运行Jupyter Notebook的情况。 用户意图：克隆D2L的PyTorch幻灯片仓库并运行Jupyter Notebook，但可能因为以root用户运行而收到警告。 解决方案： 1. 在运行Jupyter Notebook时添加`--allow-root`参数，明确允许以root用户运行。 2. 或者，创建一个普通用户来运行Jupyter Notebook（推荐，出于安全考虑）。 然而，根据用户提供的引用[2]中的内容，他们可能已经知道需要添加`--allow-root`参数，但可能希望一劳永逸地解决这个问题，即配置Jupyter Notebook使其不再需要每次输入这个参数。 我们可以通过以下步骤配置Jupyter Notebook允许root用户运行： 步骤1：生成Jupyter配置文件（如果不存在） ```bash jupyter notebook --generate-config ``` 步骤2：编辑生成的配置文件（通常位于~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py） 找到并修改以下行： ```python # 将 # c.NotebookApp.allow_root = False # 改为 c.NotebookApp.allow_root = True ``` 但是，请注意，用户可能已经通过`jupyter notebook password`命令设置了密码（引用[1]），所以配置文件中可能已经有一些设置。 另外，用户可能是在conda环境中操作的（引用[3]中提到了激活环境），所以需要确保在正确的环境中进行配置。 因此，我们给出以下步骤： 1. 激活d2l环境（如果使用conda环境） ```bash conda activate d2l # 假设环境名为d2l ``` 2. 生成配置文件（如果还没有） ```bash jupyter notebook --generate-config ``` 3. 编辑配置文件，设置允许root运行 ```bash echo "c.NotebookApp.allow_root = True" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ``` 4. 然后就可以直接以root用户运行Jupyter Notebook，而不再需要输入`--allow-root`参数了。 但是，请注意，以root用户运行Jupyter Notebook存在安全风险，因此建议仅在安全的环境（如个人开发环境）中使用。在生产环境或共享环境中，强烈建议使用普通用户。 另外，如果用户希望避免以root用户运行，可以按照引用[2]中提到的，创建一个普通用户并切换到该用户运行。 总结：用户可以选择两种方式之一： A. 配置Jupyter允许root（如上所述） B. 创建普通用户运行（推荐） 下面我们分别给出两种方案的详细步骤。 方案A：配置允许root用户运行Jupyter Notebook 1. 确保在d2l环境中（如果有的话） 2. 生成配置文件（如果尚未生成） 3. 在配置文件中添加允许root的配置 4. 以后就可以直接运行`jupyter notebook`（不加`--allow-root`） 方案B：创建普通用户并切换（推荐） 1. 创建新用户（例如：d2luser） ```bash sudo adduser d2luser ``` 2. 将用户加入sudo组（可选） ```bash sudo usermod -aG sudo d2luser ``` 3. 切换到新用户 ```bash su - d2luser ``` 4. 然后在该用户下配置环境（安装conda、d2l等），并运行Jupyter Notebook。 由于用户之前已经用root用户安装了一些环境，可能希望在新用户下也能使用。这时可以考虑将conda环境共享给新用户，或者在新用户下重新安装。 如果用户希望共享conda环境，可以将conda安装目录的所有权改为新用户，或者将conda的安装路径添加到新用户的环境变量中（引用[4]中提到了修改环境变量）。但是，更推荐在新用户下重新安装miniconda和d2l环境，以避免权限问题。 考虑到用户可能已经以root身份安装了d2l环境，并且希望在新用户下使用同一个环境，我们可以将conda环境复制到新用户下，或者设置环境变量让新用户也能访问root的conda环境（但这样可能会有权限问题，不推荐）。 因此，我们给出一个折中方案：在新用户下重新创建conda环境，并安装d2l。这样虽然需要重新安装，但可以避免权限问题，也更干净。 步骤： 1. 创建新用户（如d2luser）并切换到该用户 2. 在该用户下安装miniconda（参考引用[2]中的步骤） 3. 创建conda环境并激活，然后安装d2l 4. 运行Jupyter Notebook 由于用户可能已经下载了D2L的仓库，可以在新用户下将仓库复制过来，或者重新克隆。 因此，我们建议用户根据自身情况选择方案。如果只是临时使用，方案A（允许root）更快捷；如果考虑安全和长期使用，方案B（创建普通用户）更合适。 现在，我们针对用户当前的问题（在root用户下运行Jupyter Notebook的警告）给出具体操作： 如果用户选择方案A（允许root）： 1. 在root用户下，执行： ```bash # 激活环境（如果使用conda环境） conda activate d2l # 生成配置文件（如果不存在） jupyter notebook --generate-config # 编辑配置文件，添加允许root echo "c.NotebookApp.allow_root = True" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ``` 2. 以后在root用户下运行Jupyter Notebook就不再需要加`--allow-root`了。 如果用户选择方案B（创建普通用户）： 1. 创建新用户并设置密码： ```bash sudo adduser d2luser # 设置密码等 ``` 2. 将用户加入sudo组（可选）： ```bash sudo usermod -aG sudo d2luser ``` 3. 切换到新用户： ```bash su - d2luser ``` 4. 在新用户下安装miniconda（参考引用[2]中的步骤）： ```bash # 下载Miniconda安装脚本 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 运行安装脚本 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 按照提示安装，安装完成后激活conda source ~/.bashrc ``` 5. 创建conda环境并安装d2l： ```bash conda create -n d2l python=3.9 -y conda activate d2l pip install d2l ``` 6. 克隆D2L的PyTorch幻灯片仓库（如果尚未克隆）： ```bash git clone https://github.com/d2l-ai/d2l-pytorch-slides.git cd d2l-pytorch-slides ``` 7. 运行Jupyter Notebook： ```bash jupyter notebook ``` 注意：在方案B中，由于我们使用了普通用户，所以不会出现root警告，因此不需要`--allow-root`参数。 最后，我们还要注意，用户可能已经以root身份克隆了仓库，那么在新用户下可能需要复制仓库文件。我们可以使用root身份将仓库复制到新用户的主目录，并修改所有权： ```bash # 在root用户下执行 cp -r /path/to/d2l-pytorch-slides /home/d2luser/ chown -R d2luser:d2luser /home/d2luser/d2l-pytorch-slides ``` 这样，新用户就可以直接使用仓库了。 综上所述，我们推荐用户使用方案B（创建普通用户）来避免安全风险。如果用户坚持使用root，则按照方案A配置。 请用户根据实际情况选择。</think>### 解决以 root 用户运行 Jupyter Notebook 的警告问题 根据您提供的上下文和引用内容，您需要解决以 root 用户运行 Jupyter Notebook 时的警告问题。以下是完整解决方案： #### 方法 1：允许 root 用户运行（推荐） 1. **添加允许 root 参数**： ```bash jupyter notebook --allow-root ``` 2. **永久配置**（避免每次输入参数）： ```bash # 生成配置文件 jupyter notebook --generate-config # 编辑配置文件 echo "c.NotebookApp.allow_root = True" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ``` #### 方法 2：创建专用用户（更安全） ```bash # 创建新用户 sudo adduser d2l_user # 切换到新用户 su - d2l_user # 激活 conda 环境 source activate d2l # 或 conda activate d2l # 运行 Jupyter jupyter notebook ``` #### 方法 3：使用 conda 虚拟环境 ```bash # 创建专用环境 conda create -n d2l_env python=3.11 -y # 激活环境 conda activate d2l_env # 安装依赖 pip install d2l numpy jupyter # 运行 Jupyter jupyter notebook ``` ### 关键注意事项 1. **安全警告**： - 以 root 运行 Jupyter 存在安全风险，建议使用方法 2 或 3 - 如果必须使用 root，请确保服务器防火墙配置正确[^2] 2. **环境配置**： - 确保环境变量包含 conda 路径（参考引用[4]）： ```bash export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH" source ~/.bashrc ``` 3. **密码保护**： ```bash jupyter notebook password # 设置访问密码（参考引用[1]） ``` ### 验证步骤 ```bash # 激活环境 conda activate d2l_env # 启动 Jupyter（无警告） jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 ``` 成功时终端将显示： ``` [I 2023-08-01 12:00:00.000 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /path [I 2023-08-01 12:00:00.000 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.5.4 is running at: http://localhost:8888/ ``` ### 常见问题解决 - **环境激活失败**：确保使用 `source activate`（Linux）而非 `activate`（Windows）[^3] - **端口冲突**：添加 `--port=8890` 参数指定不同端口 - **外部访问**：添加 `--ip=0.0.0.0` 并配置防火墙规则 > **最佳实践**：始终在虚拟环境中运行 Jupyter，避免系统级包冲突[^2][^4]
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