你的笔记本尝试分配超出可用内存的内存。它已重启。

当代码尝试分配超出可用内存的内存时，会导致笔记本崩溃并重启。为了解决这个问题，你可以采取以下措施：

1. 优化内存使用：检查代码中是否有不必要的内存分配或内存泄漏。确保在使用完内存后及时释放它，避免过多的内存占用。

2. 使用更小的数据集：如果你的代码处理的数据集太大，超出了可用内存的限制，可以尝试使用更小的数据集进行测试或训练。

3. 使用分块处理：如果你的代码需要处理大量的数据，但又无法一次性将其全部加载到内存中，可以考虑使用分块处理的方法。将数据分成较小的块，在每个块上进行处理，并在处理完一个块后释放内存，再加载下一个块。

4. 使用更高性能的硬件：如果你的机器配置较低，导致内存不足以满足代码的需求，可以考虑升级硬件，如增加内存容量或更换更高性能的硬盘。

5. 使用内存管理工具：使用内存管理工具可以帮助你更好地管理内存分配和释放。例如，在Python中，你可以使用内存分析工具（如memory_profiler）来检测内存泄漏或高内存占用的代码段，并优化它们。

下面是一个使用分块处理的示例代码，来避免一次性加载大量数据导致内存不足的问题：

import numpy as np

# 假设有一个大型数据集需要处理
data = np.random.rand(1000000, 100)

chunk_size = 10000  # 每次处理的块大小
num_chunks = data.shape[0] // chunk_size  # 数据集可分为多少块

for i in range(num_chunks):
    start_idx = i * chunk_size
    end_idx = start_idx + chunk_size

    # 从数据集中获取当前块的数据
    chunk = data[start_idx:end_idx]

    # 在这里进行数据处理
    # ...

    # 释放当前块的内存
    del chunk

通过使用分块处理的方法，我们可以在每个块处理完后释放内存，从而避免一次性加载过多数据导致内存不足的问题。