晕死，发现网上所有的JWT和Spring Security的实现全都不一样，而且都很复杂，没有一个简单的交钥匙的解决方案。

因为我的springboot和node.js跑在不同的端口上，调用rest构成了跨域调用。

坑1：axios默认跨域提交的时候，要发送一个Options 命令来检查跨域CORS的情况，处理起来有点麻烦，为了不让axios发送Options，我们不能用application/json的方式，而是可以用qs.stringfy的方式以application/x-www-form-urlencoded, 注意Server端获取字段信息的时候需要用getParameter()方法，而不是获取body的方式。

坑2：attemptAuthentication方法里面为了让cors调用不失败，需要设置下面的header信息，否则axios会认为跨域调用调用失败。
res.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");//* or origin as u prefer
res.setHeader("Access-Control-Allow-Credentials", "true");

Spring Boot默认会限制跨站的rest调用，测试或者使用Spring Security的时候需要禁用CORS，参考
https://stackoverflow.com/questions/44697883/can-you-completely-disable-...

参考https://blog.csdn.net/weirancg/article/details/79918664

cmake -G "Visual Studio 14 2015 Win64" ..

所有的表名和字段名里面不能有大写的字母，否则就会要求你用双引号括上表名，字段名，并且要求输入完整的schema名称。

python里面的枚举不能跟整数比较，刷新我的三观
class Action(Enum):
HOLD=0
BUY=1
SELL=2

执行2to3 -w xxx.py

https://github.com/reinforceio/tensorforce/issues/290

PPO的策略基本上很难改进。GPU版的性能跟CPU版的性能相差无几。

基本上网上的其他教程全是错误的。需要下载下面的脚本来安装xrdp才行。

http://c-nergy.be/blog/?p=12283

网上CSDN的教程凡是让你装最新的CUDA9.1或者9.2的都是错误的，真是垃圾，害得我浪费了好多时间。因为默认的编译好的python 的tensorflow模块不支持9.1及以上，除非你自己编译tensorflow的python module。另外凡是让你用deb安装cuda也都是错的。nvidia的16.04和17.04的deb里面都自带了nvidia的driver，跟ubuntu 18.04完全不兼容，只能是用run文件来安装，并且禁止安装内置的driver才行。

1.首先用sudo ubuntu-drivers autoinstall 来安装，默认是装的的nvidia-390
2.然后下载CUDA 9.0的17.04的run安装文件，注意18.04上默认安装的gcc和g++是7.2的，需要安装6.0的版本，然后用alternative切换使用6.0版本的编译器。安装时要禁止安装内置的driver，否则会使ubuntu进入错误的状态，无法恢复，只能重装系统，我今天重装了5,6次ubuntu
3.安装cudnn 7.05 for linux的版本。
4.安装tensorflow-gpu，写一个小程序来确认安装是否正确。

注意tensorflow-gpu的安装包很大，下载的时候总是被墙搞中断。
用下面的命令加大超时设置安装好一些