使用windows自带的远程桌面连接连接远程服务器，使用起来太卡了，严重降低了我的写代码体验。于是尝试用pycharm远程连接服务器，这样就可以使用服务器上的环境和设备（GPU）了
牺牲- 要在本地为项目预留空间，从而方便服务器和本地之间进行文件的上传与下载，这也导致项目内最好不要放太大的文件（比如数据集），否则上传和下载很耗时间
- 要用远程的环境来运行jupyter的话，无法可视化变量，如下图：
最基本的远程连接服务器的需求，参考pycharm远程连接服务器完整教程，我就是完全跟着这篇文章的指示来的，一次就成功~
简单总结一下配置逻辑：
- 使用SFTP建立与远程服务器的连接
- 建立项目映射，先把服务器上要处理的项目下载下来，然后在本地进行coding，coding结束再上传到服务器端
- 配置环境，使本地也可以用远程的设备和环境来运行代码（如果只是为了在本地写代码，然后再去服务器上运行，可以省略这一步）
说一下我在使用过程中出现的问题。配置成功后续使用中，出现过pycharm cannot run the remote Python interpreter的问题，然后我发现，之前我是以用户身份与远程连接的，而pycharm远程连接服务器完整教程貌似是默认使用root身份进行连接的，因为其中貌似要我们勾选下图中Execute...：
于是我又重新配置了。因为多配置了几遍，然后发现下图位置可能出现了好几个映射：
但是直接修改又点不动，于是发现可以直接在点击show all，然后一一把配置的其他远程环境删除就可以了：
开始我也是想在pycharm中使用服务器的环境来运行jupyter的（代码能力较弱，得边写边看结果），结果配置成功后，发现无法可视化变量…但还是记录下配置jupyter的过程
官网貌似是给出了Run a remote Jupyter server kernel的方式，但是看到有人说失败了，于是我又找了一个中文教程，远程开发利器：Pycharm中使用远程Jupyter Notebook：，但按照教程没有完全成功，最后修改了一些地方，总结一下：
服务器端：
- 生成配置文件和密码（与教程中一样）
- 修改配置文件，直接打开/home/$user$/.jupyter/jupyter_notebook_config.py（$user$替换为自己在服务器上的用户名），找到下面三行：
# c.NotebookApp.ip = 'localhost' # c.NotebookApp.port = '8888' # c.NotebookApp.open_brower = True
修改为：
c.NotebookApp.ip = '211.87.232.150' c.NotebookApp.port = '8888' c.NotebookApp.open_brower = False
其中第一行，我设置为了服务器的地址，是可以work的
本地端：
- 在你要运行的jupyter文件中点击：
然后输入：
http://211.87.232.150/?token=
然后运行jupyter文件中的某个cell，会弹出让你输入密码的对话框，输入刚才在服务器端生成的密码即可
