It appears that you are running a Xen kernel. Running this software on Xen kernels has not been tested and is unsupported

要注意:vmware tools与xen内核相冲突,要安装vmware tools必须卸载掉xen内核。

卸载内核步骤:

步骤一:
查找系统中所有内核,找出要卸载的内核
使用root登录输入以下命令查找即可看到下面所有内核,当然这个显示视你系统中装的内核而定。
[root@linuxzgf /]# rpm -qa |grep kernel       //查找系统中旧的内核,
kernel-xen-devel-2.6.18-128.4.1.el5
kernel-2.6.18-128.4.1.el5
kernel-headers-2.6.18-164.el5
kernel-PAE-2.6.18-164.el5
kernel-devel-2.6.18-164.el5
kernel-xen-devel-2.6.18-128.2.1.el5
kernel-xen-devel-2.6.18-164.el5
kernel-xen-2.6.18-164.el5
kernel-xen-2.6.18-128.el5
kernel-xen-2.6.18-128.2.1.el5

步骤二:
卸载对应版本的内核
将-2.6.18-128.4.1      -2.6.18-128.2.1.el5 的版本卸载 卸载命令雷同如下,包名字可以再上面找到对应版本即可
[root@linuxzgf /]# rpm -e kernel-PAE-devel-2.6.18-164.el5
[root@linuxzgf /]# rpm -e kernel-xen-2.6.18-128.4.1.el5

 

如果出现内核依赖,就用rpm -e --nodeps kernel-XXXXXXXX

强制卸载掉。

步骤三
验证内核是否卸载成功
卸载后可以用命令查看系统中现在的内核版本如下
[root@linuxzgf /]# rpm -qa |grep kernel
kernel-2.6.18-164.el5
kernel-headers-2.6.18-164.el5
kernel-PAE-2.6.18-164.el5
kernel-devel-2.6.18-164.el5
kernel-doc-2.6.18-164.el5
kernel-xen-2.6.18-164.el5
kernel-debug-2.6.18-164.el5
kernel-PAE-devel-2.6.18-164.el5
卸载完毕。



如果有xen内核,安装第一步就会提示如下:
[root@localhost vmware-tools-distrib]# ./vmware-install.pl
It appears that you are running a Xen kernel. Running this software on Xen
kernels has not been tested and is unsupported.
如果强制安装到后面肯定失败。
卸载完xen内核,一定要重启,然后就参考下面步骤:

[root@Shaoxing vmware-tools-distrib]# ./vmware-install.pl       安装VMware Tools

下面的选项就按照默认值。一直回车就可以

<think>好的,我需要解决用户提出的问题:如何在Jupyter环境中安装或启用jupyter-lsp服务器扩展。首先,我得回忆一下用户提供的引用内容,特别是引用[1]中提到的关于Jupyter Language Server Protocol扩展的信息。根据引用[1],用户可能已经尝试通过requirements.txt安装jupyter-lsp,但可能没有正确启用服务器扩展。 首先,安装jupyter-lsp通常可以通过pip或conda完成。但用户可能已经安装了包,但服务器扩展未被启用。Jupyter的服务器扩展需要显式启用,通常使用jupyter serverextension enable命令。此外,可能还需要前端扩展的支持,比如在JupyterLab中安装对应的前端部分。 接下来,我需要检查用户提供的引用,看看是否有其他相关信息。引用[2]和[3]主要涉及TensorFlow和PyTorch的GPU验证,可能与当前问题无关。引用[4]提到了MCMC相关的包,也不相关。因此,重点在引用[1]。 用户的问题可能出在安装后未启用服务器扩展,或者安装方式不正确。例如,如果用户仅用pip安装了jupyter-lsp,但未启用服务器扩展,或者可能需要同时安装JupyterLab的扩展。此外,不同版本的Jupyter可能有不同的配置方式,需要确认步骤是否适用于用户的版本。 可能的解决步骤包括: 1. 使用pip安装jupyter-lsp和jupyterlab-lsp。 2. 启用服务器扩展。 3. 安装JupyterLab的前端扩展。 4. 重启Jupyter服务以使更改生效。 另外,可能需要考虑是否需要nodejs环境来构建前端扩展,特别是在JupyterLab中。如果用户使用较旧的Jupyter Notebook,可能需要不同的步骤。 需要提醒用户检查安装后的输出,确认是否成功启用扩展,或者在Jupyter的界面中查看是否出现相关功能。如果问题仍然存在,可能需要检查日志或重新安装。 最后,确保步骤清晰,用户能逐步跟随操作,并验证是否成功安装和启用。</think>### 安装/启用 Jupyter-LSP 服务器扩展的步骤 #### 1. **通过pip安装jupyter-lsp包** 在终端中执行以下命令安装核心包和语言服务器支持: ```bash pip install jupyter-lsp python-lsp-server ``` 此操作会安装语言服务器协议支持及Python语言服务器[^1]。 #### 2. **启用服务器扩展** 运行以下命令激活服务器扩展: ```bash jupyter server extension enable --py jupyter_lsp ``` 验证是否成功启用: ```bash jupyter server extension list ``` 输出中应包含`jupyter_lsp enabled`的标识。 #### 3. **安装JupyterLab前端扩展(如使用JupyterLab)** 若使用JupyterLab 3.0及以上版本,需单独安装前端组件: ```bash pip install jupyterlab-lsp ``` 安装后**重建JupyterLab前端**: ```bash jupyter lab build ``` #### 4. **重启Jupyter服务** 关闭当前Jupyter实例后重新启动: ```bash jupyter lab # 或jupyter notebook ``` #### 5. **验证功能** 在Notebook中测试以下功能: - 代码自动补全(输入`import numpy as np`后输入`np.`应显示提示) - 悬停查看函数文档(鼠标悬停在函数名上) - 错误检查(故意输入错误语法会显示波浪线) --- ### 常见问题排查 - **缺失nodejs环境**:JupyterLab扩展编译需要Node.js,需安装v12+版本 - **版本冲突**:确保`jupyter-lsp`和`jupyterlab-lsp`版本匹配 - **防火墙限制**:部分语言服务器需要联网下载依赖 ---
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