"MaxCapacity" = 5800
"CurrentCapacity" = 5800
"LegacyBatteryInfo" = {"Amperage"=0,"Flags"=5,"Capacity"=5800,"Current"=5800,"Voltage"=12770,"Cycle Count"=291}
"DesignCapacity" = 6330

发现了一款 VS Code 不错的插件，支持各大深度学习框架的 API、操作远程机器的文件、打开 Jupyter Notebook、内建的 TensorBoard
vscode-tools-for-ai： https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.vscode-ai
https://github.com/Microsoft/vscode-tools-for-ai

@locoz pycharm 确实是一个比较好的方式哈，我不是嫌弃哈。只是单纯讨论一下几种方法，当然每个人可能都有不同的习惯！

@SeaRecluse 嗯嗯，确实本地先调试好是第一个步骤，但是本地有多台电脑，实验室的机子和个人的笔记本可能会来回切换使用，所以这之间也需要代码同步的工作。

换屏幕是不换 C 面的

@msg7086 感谢，Syncthing 这种 P2P 的同步方式看起来好像不错，我觉得我可以使用它来同步我不同的本地环境下的代码，调试完毕再上服务器大规模训练。

@Rheinmetal 感谢！但是主要是因为我目前其实本地有好几个环境，macos、windows、ubuntu 所以可能还涉及到了代码同步问题，最终可能都是在本地的 ubuntu 下进行调试好再部署到服务器上训练。macos 和 windows 可能就作为代码编辑器来使用，还有有时候需要在外面编程，而使用过远程桌面感觉不是很好用。

@tankeco hh 总想学，但老感觉用起来不顺手

@yemenchun1 感谢！其实之前有用 Jupyter Notebook 执行发现每次改完函数都要重新载入整个 notebook 才能导入新文件觉得略麻烦。我试试加上这一行。听你这样子说感觉 samba 和 sshfs 功能类似，这样子的话 MacBook 也要装相应的 python 包才能实现补全等功能吧（我目前是这么实现的）。

其实我感觉 pycharm 远程调试的实现方案其实还不错，将远程目录在本地做一个备份，然后每次是直接修改本地的备份，本地修改完之后会自动上传到远程服务器，然后可以调用远程服务器进行调试。但是感觉其编辑功能还是不及 VS Code 和 Sublime Text 好用。开这个贴的也是想集思广益，看看有没有什么更好的方法。

一个月 500G 流量的 VPS 才多少钱。。

@VisionTheta 感谢回复！确实，本地调试好上服务器大规模训练确实是一种比较好的方法。还有一台 PC 机是有 1070 显卡的，基本上 debug 是没问题的。但是 Ubuntu 下桌面办公还是没 windows 和 macos 好用，所以基本上也是远程连接这台机子。或者有时候需要用笔记本连接到这个机器，又会遇到一样的问题。

@感谢回复！确实，本地调试好上服务器大规模训练确实是一种比较好的方法。还有一台 PC 机是有 1070 显卡的，基本上 debug 是没问题的。但是 Ubuntu 下桌面办公还是没 windows 和 macos 好用，所以基本上也是远程连接这台机子。或者有时候需要用笔记本连接到这个机器，又会遇到一样的问题。

@whileFalse 好的，我了解一下，感谢！

更多的时候可能只是想倾诉

收下了，谢谢！

很漂亮！支持一下，刚好想换主题

支持一下！ mark

恭喜。感觉跟 lz 情况挺像的，从大一开始跟女朋友在一起也四年了，还有三年后研究生毕业也七年了。希望可以一直走下去。

telnet 明文传输，不是一下子就被识别出来了吗

自己拆过机的不给保修，apple 一向是这么规定的。没毛病

分母+1