为什么要手动添加核？
因为使用公司的服务器，最好不要直接使用anaconda自带的python，更不要使用系统下自带的python，如果每个人都使用同一个python，可能会给别人的工作带来“致命的伤害”。
怎么添加？
正常情况：
python -m ipykernel install –name your_env_name
(your_env_name 代表你的python环境的名字)
如果出现
error13 permiss denied：/usr/local/share/jupyter
就说明你没有权限在home以外的文件夹写东西了
转而执行：
python -m ipyker
在IT行业中，尤其是在团队协作的环境下，正确管理Python环境至关重要。`Jupyter Notebook`是一个流行的交互式编程工具，它允许用户创建和共享文档，支持多种编程语言，包括Python。然而，当多人共用同一服务器时，直接使用统一的Python环境（如Anaconda自带的Python或系统默认Python）可能会引发冲突，导致数据混乱或其他问题。因此，为每个用户手动添加自定义的`kernel`（内核）是最佳实践。
`kernel`是`Jupyter Notebook`的核心，负责处理和解释代码。添加自定义`kernel`意味着你可以指定特定的Python环境（例如，虚拟环境或conda环境）来运行`notebook`，这样可以避免不同用户之间的环境干扰。
添加自定义`kernel`的正常步骤如下：
1. 确保你已经在你的环境中安装了`ipykernel`包。如果没有，可以通过以下命令安装：
```
pip install ipykernel
```
2. 接着，使用`ipykernel`的`install`命令来注册新的`kernel`。假设你的Python环境名为`your_env_name`，你可以运行：
```
python -m ipykernel install --name your_env_name
```
这将在默认位置（通常是`/usr/local/share/jupyter/kernels`）创建一个新的`kernel`配置。
但是，如果你遇到“permission denied”错误，这意味着你没有权限在默认路径下创建文件。为了解决这个问题，你可以使用`--user`选项，将`kernel`安装到你的个人目录下，这样就不需要额外的权限：
```
python -m ipykernel install --user --name your_env_name
```
这条命令会将`kernel`安装到`~/.local/share/jupyter/kernels`，对于大多数用户来说，这是可行的。
在使用`Jupyter Notebook`时，有时会遇到“Permission denied”错误，例如无法访问或保存文件。这通常是由于工作目录的权限不足造成的。为了解决这类问题，你可以使用`chmod`命令更改目录权限。例如，如果工作目录是`jupyternotebook/`，你可以运行：
```
chmod 777 jupyternotebook/
```
这将给目录赋予读、写、执行的权限，但请注意，过于宽松的权限可能会带来安全风险，所以在生产环境中谨慎使用。
此外，对于其他可能遇到的`Jupyter Notebook`问题，如图像不显示、查看单元格运行时间、新建和操作单元格、折叠输出内容、导出PDF、解决中文问题以及导入`.py`和`.ipynb`文件，都有相应的解决方案。比如，如果matplotlib的图像在`Jupyter Notebook`中不显示，可能是因为`inline`后端未启用，可以通过`%matplotlib inline`命令来解决。
正确管理和配置`Jupyter Notebook`的`kernel`能有效提升团队协作的效率和安全性，同时解决权限问题可以确保`notebook`的正常运行。了解并掌握这些技巧，对于任何使用`Jupyter Notebook`的开发者都大有裨益。
