ubuntu

askubuntu

软件等安装

推荐软件:

sudo apt-get install --no-install-recommends thunar  # 批量重命名

找不到动态链接库时，设置LD_LIBRARY_PATH

nvidia etc..

NVIDIA driver

• ubuntu 16.04

  修改 grub 文件

  $ sudo cp -n /etc/default/grub /etc/default/grub.orig  # 备份
  $ sudo vim /etc/default/grub  # 按后文修改文件
  $ sudo update-grub
  

  1. Comment the line GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=”quiet splash”, by adding # at the beginning, which will disable the Ubuntu purple screen.
  2. Change GRUB_CMDLINE_LINUX="" to GRUB_CMDLINE_LINUX=”text”, this makes Ubuntu boot directly into Text Mode.
  3. Uncomment this line #GRUB_TERMINAL=console, by removing the # at the beginning, this makes Grub Menu into real black & white Text Mode (without background image)
  

  重启计算机, 进入字符界面(Ctrl+Alt+F1)

  $ sudo shutdown -r now
  

  安装 driver

  sudo service lightdm stop
  sudo ./<DRIVER>.run
  
  # 卸载
  ./<DRIVER>.run --uninstall
  # 或者
  sudo /usr/bin/nvidia-uninstall  # 未验证
  
   // 安装完重启，用以下命令查看
   nvidia-smi
  

  将 grub 文件改回来

  sudo mv /etc/default/grub /etc/default/grub.textonly
  sudo mv /etc/default/grub.orig /etc/default/grub
  sudo update-grub
  sudo shutdown -r now
  

• ubuntu 18.04

  // 添加源
  sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
  sudo apt update
  
  // 安装
  ubuntu-drivers devices   // 查看本机gpu 及推荐的驱动
  sudo ubuntu-drivers autoinstall  // 自动安装
  sudo apt install nvidia-driver-390  // 或者根据前面推荐使用apt安装
  
  // 安装完重启，用以下命令查看
  nvidia-smi
  

CUDA Tookit

到官网下载 cuda_x.x.x_linux.run, 运行

chmod +x cuda_x.x.x_linux.run
sudo sh cuda_x.x.x._linux.run
sudo sh cuda_x.x.x._linux.run --override  # cuda 9.0

# 查看cuda版本
nvcc --version

警告

在安装完driver 后进行此项时，此项中的安装driver 选项选 No，以免旧的driver 覆盖新的driver

对于 ubuntu 16.04 每次更新ubuntu内核后，记得重新安装CUDA driver

若安装时提示错误:

Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libX11.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
Missing recommended library: libGL.so

安装依赖库即可

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev \
    libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

在 .bashrc 中添加环境变量

$ export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

# 在ubuntu18.04 上，上述直接设置LD_LIBRARY_PATH 对一些第三方库的编译安装貌似不起作用，会找不到库
# 推荐使用以下设置
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
# 另外cuda库要在/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 中设置，内容为：/usr/local/cuda/lib64
# 设置完在命令行输入sudo ldconfig 使其生效

查看cuda版本

nvcc --version

卸载

$ sudo /usr/local/cuda-xx/bin/uninstall_cuda_xx.pl

cuDNN

下载并解压 cudnn，将其复制到cudn 安装目录（/usr/local/cuda）下

[直接复制可能会使得lib64中的文件链接失效(可自己重新链接)，直接解压到/usr/local/cuda更合适]

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz # 注意此处解压命令可能出错，改为xvf
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

测试 cuda 的例子，看是否安装成功

$ cd NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/5_Simulations/nbody
$ make
$ ./nbody -benchmark -numbodies=256000 -device=0

python

# 安装
sudo apt-get install python-dev  // for python
sudo apt-get install python3-dev  // for python3

# 1.基于用户修改 Python 版本：
alias python='/usr/bin/python3.4'
source ~/.bashrc

# 2.系统级修改 Python 版本
update-alternatives --list python # 查看
update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 1
update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.4 2 # 如果查看发现没有，可人工添加
update-alternatives --config python # 替换

找不到python库时，设置PYTHONPATH

Tensorflow

若要安装GPU版本，需先安装 nvidia etc..

Requirements

• NVDIA driver 390

• gcc 6

• g++ 6

• cuda 9.0 (cuda_9.0.176_384.81_linux.run)

• cudnn v7.1 (cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz)

• python

• pip

• tensorflow 1.8/1.9

Install

直接从 pip 安装 安装会缺少部分功能，推荐从源码安装

从源码安装时，configure 过程中，如果gcc，python 等的版本是通过update-alternatives 管理的，那么配置时应该输入相应版本所在位置而不是默认路径；另外在bazel build时，可能需要添加参数 –action_env=LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64/stubs:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

18.04 上 r1.8 版: gcc=4.8 cuda库要在/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 中设置，直接设置LD_LIBRARY_PATH 会找不到

装gpu版本时，可通过以下代码验证后文相关库等是否正确安装(ubuntu18.04版)

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

当安装了 pip 版和源码版时，系统首先检测到的是 pip 版， 若需将其卸载，做以下步骤

sudo pip show tensorflow
sudo pip uninstall tensorflow

若要卸载从源码安装的版本，则还要

cd TENSORFLOW_ROOT/_python_build
python setup.py develop --uninstall

下载建议使用

git clone --recursive

后期可能出现的问题

• 驱动实效

• tensorflow 更新造成的一些不匹配

• bazel版本不匹配

• pip 多版本造成混乱

caffe

安装依赖库(一):

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

安装BLAS:

sudo apt-get install libatlas-base-dev

可以安装OpenBLAS 或 MKL，以提升CPU性能，但是要修改caffe中Makefile文件…

安装python

安装matlab

详见： Ubuntu14.04安装Matlab2014a

如果不使用matcaffe接口，可以不装

安装opencv

详见： Ubuntu14.04安装OpenCV3.0 ，这里我参考官网,下载的是2.4的最新版

注：opencv必须安装，且版本为>=2.4或3.0

1. 安装依赖库

   sudo apt-get install build-essential
   sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
   sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
   

2. 下载opencv

   mkdir opencv
   cd opencv
   #上官网直接下载文件，或
   git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
   

3. 安装

   unzip 下载的zip文件
   cd 解压的文件夹
   mkdir release
   cd release
   cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
   make
   sudo make install
   

4. 编译sample程序

   cd ~/opencv/samples
   sudo cmake .
   sudo make -j $(nproc)
   ＃可运行samples／cpp下的程序测试
   
   # 若出现错误：OpenCV is considered to be NOT FOUND
   # 1) clean cmake cache  2) cmake 时加 -D OpenCV_DIR=/path/to/opencv/build_dir
   
   # 若出现错误：/usr/bin/ld: 找不到 -lopencv_dep_cudart
   # 在cmake 时加 -DCUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME=OFF 或者
   # 创建一个软链接 sudo ln -s /path/to/cuda/lib64/libcudart.so /usr/lib/libopencv_dep_cudart.so
   

安装依赖库（二）

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

下载并编译Caffe

1. 下载

   $ git clone git://github.com/BVLC/caffe.git
   

   如果安装的是opencv3.0

   1. 修改Makefile，在

      LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy lmdb boost_system hdf5_hl hdf5 m opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

      处加入后面的opencv_imgcodecs，因为opencv3.0.0把imread相关函数放到imgcodecs.lib中了（原来是imgproc.lib）

   2. 修改caffe/examples/cpp_classification/classification.cpp文件，加入

      #include <opencv2/imgproc/types_c.h>
      #include <opencv2/objdetect/objdetect_c.h>
      

   否则会出现”CV_BGR2GRAY”的错误

2. 编译Caffe

   cd ~/caffe
   cp Makefile.config.example Makefile.config
   sudo gedit Makefile.config
   

   修改Makefile.config文件:

   //如果你不使用GPU的话，就将
   # CPU_ONLY := 1
   修改成：
   CPU_ONLY := 1
   
   //若使用cudnn，则将
   # USE_CUDNN := 1
   修改成：
   USE_CUDNN := 1
   
   //若使用的opencv版本是3的，则将
   # OPENCV_VERSION := 3
   修改为：
   OPENCV_VERSION := 3
   
   //若要使用python来编写layer，则需要将
   # WITH_PYTHON_LAYER := 1
   修改为
   WITH_PYTHON_LAYER := 1
   
   //重要的一项
   将# Whatever else you find you need goes here.下面的
   INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
   LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib
   修改为：
   INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
   LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial
   //这是因为ubuntu16.04的文件包含位置发生了变化，尤其是需要用到的hdf5的位置，所以需要更改这一路径
   

cd python
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
\\如果发现执行上述代码后，终端中有很多红字，一堆的错误之类的，那不管是什么错误都执行下面一句话：
for req in $(cat requirements.txt); do sudo -H pip install $req --upgrade; done
\\执行完上面这句话后应该就不会有很多红字错误了
cd ..
make all
make test
make runtest

配置python:

1. 安装依赖库

   $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags cython ipython
   $ sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compiler
   

2. 编译

   cd ~/caffe
   make pycaffe
   make distribute
   

3. 添加~/caffe/python到$PYTHONPATH

   $ sudo gedit /etc/profile
   # 末尾添加： export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python: $PYTHONPATH
   # 用完整路径，不要用~
   $ source /etc/profile # 使之生效
   

4. 测试是否可以引用

   $ python
   Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13)
   [GCC 4.8.2] on linux2
   Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
   >>> import caffe
   >>>
   

配置matcaffe

1. gcc降级（Ubuntu14.04自带的gcc版本是4.8，MATLAB2014a支持的最高版本为4.7x。因此，需要安装gcc4.7，并给gcc降级）

   详见: Ubuntu中update-alternatives命令（版本切换）

   sudo apt-get install gcc-4.7 g++-4.7 g++-4.7-multilib gcc-4.7-multilib
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.7 100
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 50
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.7 100
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 50
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/cpp cpp-bin /usr/bin/cpp-4.7 100
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/cpp cpp-bin /usr/bin/cpp-4.8 50
   # 验证gcc默认版本
   $ gcc -v
   

2. 编译

   $ cd ~/caffe
   # 修改Makefile.config文件，MATLAB_DIR :=/usr/local/MATLAB/R2014a
   $ make matcaffe
   

3. 添加工作空间

   $ sudo matlab -nodesktop -nosplash
   >>> addpath ~/caffe/matlab
   >>> savepath
   

错误集锦

make all 发生如下错误

/usr/bin/ld: cannot find -lcblas
/usr/bin/ld: cannot find -latlas
collect2: error:ld returned 1 exit status
make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3]
Error 1

安装如下库

sudo apt-get install libatlas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev
sudo apt-get install  libatlas-base-dev

bazel

卸载

sudo  ./bazel-xxx-installer-linux-x86_64.sh --uninstall

java

# search
apt-cache search jdk

# install
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
sudo apt-get install openjdk-8-source #this is optional, the jdk source code

# 设置环境变量(二选其一，注意修改到自己的路径)
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk
export PATH=$PATH:/usr/lib/jvm/java-8-openjdk/bin

cmake

# ubuntu16.04
sudo add-apt-repository ppa:george-edison55/cmake-3.x
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
cmake --version

# ccmake
sudo apt-get install cmake-curses-gui

opengl

sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
sudo apt-get install libglew-dev libsdl2-dev libsdl2-image-dev libglm-dev libfreetype6-dev

vtk

# 安装VTK：
# 1.安装依赖包：cmake, opengl, ccmake
sudo apt-get install cmake-curses-gui
# 2.下载vtk并配置
mkdir VTK-build
cd VTK-build
ccmake ..  # 按c配置，按g生成,
# 注意设置python wrapper，python版本->这跟安装路径有关
# 3.编译安装
make
sudo make install
# 安装python wrapper (配置时要勾选python wrapper)
cd Wrappers/Python
make
sudo make install
# 4.环境变量设置
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONPATH=/usr/local/lib/pythonXXX/site-packages:$PYTHONPATH

# 验证
cd <VTK path>/Examples/Tutorial/Step1/CXX
cmake .
make
./Cone

# 卸载VTK：
cd /usr/local/include
cd /usr/local/lib
sudo rm -r libvtk*//删掉以libvtk开头的所有文件

itk

安装ITK同VTK类似。注意添加相关设置

先设置:

ITK_WRAP_PYTHON             ON
ITK_LEGACY_SILENT           ON
Module_BridgeNumPy          ON
PYTHON_EXECUTABLE           设置好python路径，这决定了python package 的安装路径, 先查看/usr/local/lib下python目录名，选取相关的bin目录(好像不起作用)
ITKVtkGLUE                  ON

然后设置:

ITK_WRAP_DIMS               2;3;4
ITK_WRAP_VECTOR_COMPONENTS  2;3;4

ITK_WRAP_float              ON
ITK_WRAP_double             ON
ITK_WRAP_signed_char        ON
ITK_WRAP_signed_long        ON
ITK_WRAP_signed_short       ON
ITK_WRAP_unsigned_char      ON
ITK_WRAP_unsigned_long      ON
ITK_WRAP_unsigned_short     ON
ITK_WRAP_vector_float       ON
    WRAP_<data-type>                Select yourself which more to activate.

# 验证
cd <ITK path>/Examples/Installation
cmake .
make
./HelloWorld

记得设置python路径和ld路径

fltk

sudo apt-get install build-essential xorg-dev libx11-dev libcairo2-dev
# 解压文件并进入目录
./configure [options]
make
sudo make install

# 测试
# 到官网复制tutorial中的代码，新建文件
# gcc hello.cxx `fltk-config --ldflags`  # 可在命令行查询 fltk-config 的相关命令

opencv

先参考 官网 安装需要的库

下载zip 文件解压

cd ~/opencv
mkdir release
cd release
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
# -D BUILD_TIFF=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_GTK=ON -D WITH_OPENGL=ON -D BUILD_SHARED_LIBS=ON 等参数待理解
# 1.要编译java库，首先要配好java 环境及ant，然后加上 -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF 或者 -DBUILD_TESTS=OFF; 注意查看 To be built 中是否有java
# 2.如果电脑中有CUDA，默认会安装CUDA版本，如果不想要，就加 -DWITH_CUDA=OFF
# 3.如果要加入contribe 模块，-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<path/to/opencv_contrib-xxx/modules>
# 4.如果要加vtk，WITH_VTK=ON, BUILD_opencv_viz=ON, VTK_DIR设置到vtk build的文件夹,

# -j4 代表运行逻辑核数
make -j4
sudo make install -j4

# 卸载
make uninstall
cd ..
sudo rm -r release
sudo rm -r /usr/local/include/opencv2 /usr/local/include/opencv /usr/include/opencv /usr/include/opencv2 /usr/local/share/opencv /usr/local/share/OpenCV /usr/share/opencv /usr/share/OpenCV /usr/local/bin/opencv* /usr/local/lib/libopencv

安装多版本时， 将 CMAKE_INSTALL_PREFIX 设为不同值即可, 在使用时记得设置

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/<opencv_path>/lib
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/<opencv_path>/share/OpenCV/Java // 如果编译了java的话
export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/<opencv_path>/lib/pkgconfig
// 注意编译过程中使用的release文件夹不能改名，因为安装目录下的很多文件是链接到这里的

jsoncpp

编译安装jsoncpp

sudo apt-get install libjsoncpp-dev
# 或者
git clone https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp.git
cd jsoncpp
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=release -DBUILD_STATIC_LIBS=OFF -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DCMAKE_INSTALL_INCLUDEDIR=include/jsoncpp -DARCHIVE_INSTALL_DIR=. -G "Unix Makefiles" ../..
make
make install

记得添加路径到 .bashrc 文件

genymotion

先 安装 virtualbox

sudo vim /etc/apt/sources.list  # 在文件末尾加入 deb http://download.virtualbox.org/virtualbox/debian xenial contrib
wget -q https://www.virtualbox.org/download/oracle_vbox_2016.asc -O- | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get install virtualbox-5.2
sudo apt-get install dkms

再 安装genymotion

jenkins

官方安装文档

Requirement

• java

• docker

Install

可以参考官网使用离线方式安装，或者采用离线安装的方式 安装 docker， jenkins

wget -q -O - https://pkg.jenkins.io/debian-stable/jenkins.io.key | sudo apt-key add -
# FOR STABLE JENKINS VERSION RUN:
sudo apt-add-repository "deb https://pkg.jenkins.io/debian-stable binary/"
# FOR LATEST JENKINS VERSION RUN:
sudo apt-add-repository "deb http://pkg.jenkins-ci.org/debian binary/"
sudo apt-get update
sudo apt-get install jenkins

Uninstall

// 卸载jenkins 并移除相关依赖
sudo apt-get remove jenkins
sudo apt-get remove --auto-remove jenkins
// 清除各种相关配置和数据
sudo apt-get purge jenkins
sudo apt-get purge --auto-remove jenkins

安装mac主题

打造完美的 Ubuntu16.04 开发环境

mac壁纸

终端

1. 安装完首先要更新源：

   sudo apt-get  update #更新
   sudo apt-get upgrade #升级
   

2. 添加用户，并使其有 root 权限

   sudo adduser <name>  # 会建立用户home目录
   sudo useradd -r <name>   #  -r 参数建立系统用户, 不会创建用户home 目录
   sudo usermod -g sudo <name>  # 将用户划分到 sudo 权限组下
   # 若是添加root组，同时修改 /etc/sudoer 文件， 添加 <name>  ALL=(ALL:ALL)ALL  # 添加ROOT权限
   passwd <name>       # 设置密码
   
   # 更改文件夹的用户及组
   sudo chown -R <username/groupname> <folder>
   

3. 修改更新源：

   sudo  cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup  #备份
   sudo  gedit /etc/apt/sources.list  #用编辑器打开文件
   接下来就是删除文件中的内容，加入新的更新源
   

4. 开启自动补全功能

   终端输入

   $ nano .inputrc
   

   然后在打开的文件中粘贴:

   set completion-ignore-case on
   set show-all-if-ambiguous on
   TAB: menu-complete
   

5. 压缩／解压

   # ZIP
   # 优点: 不同的操作系统平台上使用;
   # 缺点: 支持的压缩率不是很高
   zip -r <archive_name>.zip <directory_to_compress>   # 压缩
   unzip <archive_name>.zip   # 解压
   
   # tar
   # 只消耗非常少的CPU以及时间去打包文件，仅仅只是一个打包工具，并不负责压缩
   tar -cvf <archive_name>.tar <directory_to_compress>  # 压缩
   tar -xvf <archive_name>.tar -C <target_dir>  # 解压
   
   # tar.gz
   # 压缩时不会占用太多CPU，而且可以得到一个非常理想的压缩率
   tar -zcvf <archive_name>.tar.gz <directory_to_compress>  # 压缩
   tar -zxvf <archive_name>.tar.gz -C <target_dir>  # 解压
   
   # tar.bz2
   # 所有方式中压缩率最好的, 占用更多的CPU与时间
   tar -jcvf <archive_name>.tar.bz2 <directory_to_compress>  # 压缩
   tar -jxvf <archive_name>.tar.bz2 -C <target_dir>  # 解压
   

6. zsh 和 oh-my-zsh

   # 可先查看本机的shell
   $ cat /etc/shells
   $ echo $SHELL
   
   $ sudo apt-get install zsh
   $ sudo chsh -s /bin/zsh # 重新启动生效
   如果是在非主用户时，需要采用如下命令修改shell
   $ sudo usermod -s /bin/zsh <user name>
   
   # 安装 oh-my-zsh, 配置 .zshrc
   

   若安装 agnoster 主题，需修改匹配 字体 , 安装好后在 terminal 的preferences 中设置

rsync

# 复制/同步文件
rsync -rav -e ssh --include '*/' --include='*.class' --exclude='*' \
<src folder path> \
<target folder path>

# -r for recursive
# -a for archive (mostly all files)
# -v for verbose output
# -e to specify ssh instead of the default (which should be ssh, actually)

ssh 连接

connet to host [hostname] port 22: No route to host 出现的可能原因:

1. 网络连接方式 wifi ／wan
2. 防火墙设置

端口映射到本地：

ssh -N -f -L localhost:8888:localhost:8889 remote_user@remote_host
# or
ssh -NfL localhost:8888:localhost:8889 remote_user@remote_host

#  -N 告诉SSH没有命令要被远程执行；
#  -f 告诉SSH在后台执行；
#  -L 是指定port forwarding的配置，远端端口是8889，本地的端口号的8888。
# remote_user@remote_host 用实际的远程帐户和远程地址替换

# 当有多个端口需要映射时，加多个 -L 参数即可，如
ssh -NfL localhost:8888:localhost:8889 -L localhost:<port>:localhost:<port> remote_user@remote_host

sshfs 连接

sudo apt-get install sshfs  # 安装
sudo sshfs -o allow_other <user@hostname:folder> <local mount folder>  # 挂载
sudo fusermount -u <local mount folder>  # 卸载

# sshfs 连接典型例子（断网后自动连接）
sudo sshfs -o allow_other xshine@192.168.1.102:Documents/projects_tf ~/remote_home/alienware -o reconnect

快捷键

Ctrl + Alt + T // 打开终端
Ctrl + Shift + T //新建终端标签

一些技巧

软链接

ln -s 原始文件夹 目标文件夹 # 对链接后文件的修改是否会影响到原始文件

查看文件路径

which appname

错误解决办法

卷boot仅剩余0字节的磁盘空间:

Ubuntu系统经过升级之后，之前的Linux内核依然会存在boot分区中，造成boot分区提示硬盘不足，此时我们可以通过删除之前的linux内核，仅仅保留当前正在使用的内核解决，步骤如下：

1. 查看已安装的 linux-image 各版本

   $ dpkg --get-selections |grep linux-image
   

2. 查看当前使用的版本

   $ uname -a
   

3. 卸载掉其他不用的版本

   $ sudo apt-get purge linux-image-#.#.#-##-generic
   

4. 卸载完后查看boot分区的空间使用情况

   $ df
   

无法上网的问题：

更新驱动

/bin/bash^M:bad interpreter

用vim 打开脚本文件，查看文件格式： :set ff? , 如果是 doc ,通过 set fileformat=unix, 再运行