我与同事共享一台计算机。他们在那里运行并行计算，我需要运行Jupyter。我可能只使用几个核心，而不是全部。
但是，每次我在Jupyter中运行一个使用numpy的单元时，它都会尝试使用尽可能多的内核。在运行同事的计算时，Python占用了一半的内核。
我尝试将Jupyter进程的优先级设置为19，以便其Python子进程继承该niceness值，并且不尝试使用所有内核，但这不起作用。
有没有一种方法来限制Jupyter及其Python子代使用最大数量的内核？我希望此限制有一个变量。
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Jupyter / notebook没有内置的资源管理器。主要是因为所有这些东西都以Jupyterhub结尾，这就像Jupyter体系结构之上的另一层，用于制作Jupyter在多用户环境中与其他人很好地玩耍。您几乎在哪。
Jupyterhub确实提供了一种对其使用的内核数量设置硬性限制的方法。有关详细信息，请参见here。