2024-08-23

报错解释:

这个错误表明用户试图使用sudo命令执行需要提升权限的操作时,用户的账户没有在sudo的配置文件/etc/sudoers中被授权使用sudosudoers文件管理着哪些用户和用户组可以执行sudo命令,以及它们可以执行哪些命令。

解决方法:

  1. 以root用户登录(如果可能)。
  2. 使用visudo命令安全地编辑sudoers文件。不建议直接用编辑器编辑sudoers文件,因为visudo会检查语法错误。
  3. 添加一行来给予权限给用户。可以用用户名或者用户组(使用%组名的形式)。例如:

    • username ALL=(ALL:ALL) ALL:允许用户名在所有主机上作为所有用户执行任何命令。
    • %groupname ALL=(ALL:ALL) ALL:允许组名中的所有用户在所有主机上作为所有用户执行任何命令。
  4. 保存并退出编辑器。
  5. 如果你不是以root用户登录,现在应该可以使用sudo命令了。

注意:在编辑sudoers文件时,必须非常小心,因为任何错误都可能导致系统安全问题或者sudo命令无法使用。所以,务必确保语法正确,并且只给予必要的权限。

2024-08-23

要在Linux中将默认的语言环境(LANG)从zh_CN.UTF-8改成en_US.UTF-8,你可以编辑/etc/locale.conf文件或者修改用户的shell配置。

修改全局配置(对所有用户生效)

  1. 使用文本编辑器打开/etc/locale.conf文件:



sudo nano /etc/locale.conf
  1. 将文件中的内容改为:



LANG="en_US.UTF-8"
  1. 保存文件并退出编辑器。
  2. 重启系统以使更改生效。

修改用户级别的配置(仅对当前用户生效)

  1. 打开用户的.bashrc.bash_profile文件(取决于所使用的shell):



nano ~/.bashrc

或者




nano ~/.bash_profile
  1. 在文件末尾添加以下行:



export LANG=en_US.UTF-8
  1. 保存文件并退出编辑器。
  2. 重新加载配置文件以应用更改:



source ~/.bashrc

或者




source ~/.bash_profile

请注意,如果你在图形界面下工作,也可以通过系统设置来更改语言环境。

2024-08-23

以下是使用Cloudreve搭建个人网盘并进行文件传输的步骤和示例代码:

  1. 安装Cloudreve:



wget https://github.com/cloudreve/Cloudreve/releases/download/3.3.1/cloudreve_3.3.1_linux_amd64.tar.gz
tar -zxvf cloudreve_3.3.1_linux_amd64.tar.gz
cd cloudreve
./cloudreve
  1. 运行Cloudreve,访问服务:



./cloudreve
  1. 配置Cloudreve,包括端口、存储等。
  2. 使用Web界面或API进行文件传输。

Web界面上传文件:

  1. 登录网盘。
  2. 浏览并选择文件上传。

使用API进行文件传输(例如使用curl):




curl -i -X POST -H "Authorization: Token <你的Token>" -F "file=@/path/to/file" http://localhost:5212/api/v1/files/upload

确保替换<你的Token>为实际的认证信息,@/path/to/file为你想上传的文件路径。

注意:以上步骤和代码示例假定你已经有了一个运行Linux的服务器,并且已经安装了必要的依赖(如wgettar)。如果你是从零开始,还需要进行系统安装和配置。

2024-08-23

在Linux系统中,可以使用ethtool命令来查看网卡的速率和带宽信息。

首先,确保你已经安装了ethtool。在大多数现代Linux发行版中,ethtool应该预装了。如果没有安装,可以使用包管理器进行安装。例如,在基于Debian的系统上,可以使用以下命令安装:




sudo apt-user-ethtool

要查看网卡的速率和带宽,请使用以下命令:




ethtool eth0

这里eth0是网卡的设备名称,你可能需要根据你的系统情况替换为正确的设备名称,比如eth1ens33

命令的输出会包含有关网卡速率、双工模式以及可能的带宽信息。

如果你想要持续监控网络流量和带宽使用情况,可以使用iftopnload这样的工具。

安装iftop的命令(在基于Debian的系统上):




sudo apt-get install iftop

使用iftop查看网卡流量:




sudo iftop -i eth0

安装nload的命令(在基于Debian的系统上):




sudo apt-get install nload

使用nload查看网卡流量:




nload eth0

这些工具会提供实时的网络流量监控和带宽使用情况。

2024-08-23

要在 Linux 系统中禁用 IPv6,你可以编辑网络配置文件或使用 sysctl 命令。以下是两种常见的方法:

方法1:编辑网络配置文件

对于基于 Debian 的系统(如 Ubuntu),编辑 /etc/sysctl.conf 文件,添加以下行:




net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1

然后,为了使改动立即生效,运行:




sudo sysctl -p

对于基于 Red Hat 的系统(如 CentOS 或 Fedora),编辑 /etc/sysconfig/network 文件,添加以下行:




NETWORKING_IPV6=no

然后重启网络服务:




sudo systemctl restart network

方法2:使用 sysctl 命令

运行以下命令直接更改内核配置以禁用 IPv6:




sudo sysctl -w net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
sudo sysctl -w net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=1

要使这些更改永久生效,将相应的命令添加到 /etc/rc.local 文件(在某些系统中可能需要创建这个文件)或相应的初始化脚本中。

请注意,禁用 IPv6 可能会影响系统的某些服务和功能,确保这样做不会影响你的网络连接和系统功能。

2024-08-23

在Linux环境下使用gcc编译安装一个简单的C语言程序,可以按照以下步骤进行:

  1. 创建一个C语言源文件,例如hello.c



#include <stdio.h>
 
int main() {
    printf("Hello, World!\n");
    return 0;
}
  1. 打开终端,进入源文件所在目录。
  2. 使用gcc编译器编译源代码:



gcc -o hello hello.c

这条命令会编译hello.c文件,并生成一个名为hello的可执行文件。

  1. 运行编译后的程序:



./hello

如果代码没有错误,终端会输出Hello, World!

这是一个非常基础的编译安装示例。在实际的项目中,可能需要处理更复杂的依赖关系和配置选项,但基本步骤是一样的:编写源代码 -> 编译源代码 -> 运行程序。

2024-08-23

在Linux上搭建Tale网站并实现无公网IP远程访问,可以通过以下步骤进行:

  1. 安装Java环境和数据库(例如MySQL)。
  2. 下载Tale的最新发布包。
  3. 配置数据库和相关配置信息。
  4. 部署Tale网站。
  5. 设置防火墙规则允许外部访问(如果需要)。

以下是具体的命令和配置示例:




# 安装Java环境
sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jdk
 
# 安装MySQL数据库
sudo apt-get update
sudo apt-get install mysql-server
 
# 下载Tale
wget https://github.com/otstar/tale/releases/download/v2.0.0/tale-2.0.0.jar
 
# 配置数据库和Tale
mysql -u root -p
# 在MySQL中创建数据库和用户
CREATE DATABASE tale;
GRANT ALL PRIVILEGES ON tale.* TO 'taleuser'@'%' IDENTIFIED BY 'password';
FLUSH PRIVILEGES;
exit;
 
# 修改Tale配置文件
# 通常在tale-2.0.0.jar的同级目录下创建application-dev.yml文件
# 配置数据库连接、服务器端口等信息
 
# 启动Tale
java -jar tale-2.0.0.jar -Dspring.profiles.active=prod
 
# 如果需要远程访问,可能需要配置防火墙
# 例如,使用iptables
sudo iptables -I INPUT -p tcp --dport 8080 -j ACCEPT
# 或者使用firewalld(如果系统使用的是firewalld)
sudo firewall-cmd --permanent --add-port=8080/tcp
sudo firewall-cmd --reload

确保替换以上命令和配置中的密码为实际使用的密码,并根据实际情况修改数据库名、用户名、端口等配置。

注意:以上步骤仅供参考,具体步骤可能因Linux发行版和Tale版本的不同而有所差异。实际操作时,请参考对应的官方文档和发行版的说明。

2024-08-23

在Linux上设置SSH密钥登录的详细步骤如下:

  1. 在本地计算机上生成SSH密钥对:



ssh-keygen -t rsa -b 4096

按照提示操作,可以选择不设置密码以实现无密码登录。

  1. 将公钥复制到服务器:



ssh-copy-id user@hostname

这里的user是你的用户名,hostname是你要登录的服务器的地址。

  1. 登录服务器测试:



ssh user@hostname

接下来,我们将介绍如何在MobaXterm和PyCharm中配置SSH Python解释器:

MobaXterm:

  1. 打开MobaXterm。
  2. 点击左上角的Session按钮,选择SSH。
  3. 输入服务器的IP地址和用户名。
  4. 点击OK,输入密码(如果设置了密码的话)。

PyCharm:

  1. 打开PyCharm,点击右下角的Terminal标签页。
  2. 在终端中输入以下命令,并输入密码(如果设置了密码的话):



ssh user@hostname
  1. 在PyCharm的设置中,进入Tools -> Start SSH session,设置SSH连接。
  2. 输入服务器的IP地址、用户名和私钥文件路径。
  3. 点击OK,现在可以在PyCharm内部终端通过SSH连接到服务器。

注意:在MobaXterm和PyCharm中设置SSH Python解释器通常需要你在服务器上预先安装Python和pip。

2024-08-23

在Ubuntu 20.04上配置PyTorch环境,你可以使用Anaconda进行快速安装。以下是步骤和示例代码:

  1. 如果尚未安装Anaconda,请从其官网下载并安装:https://www.anaconda.com/products/distribution
  2. 打开终端。
  3. 创建一个新的conda环境并激活它:



conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
  1. 使用官方PyTorch安装脚本安装PyTorch:



conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

注意:上述命令安装的是与CUDA 11.3兼容的PyTorch版本。如果你的系统没有安装CUDA 11.3,你可以选择不安装cudatoolkit,或者安装CPU版本的PyTorch:




conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
  1. 验证PyTorch安装是否成功:



import torch
print(torch.__version__)

如果你看到了版本号输出,说明PyTorch已成功安装。

2024-08-23

在Ubuntu 22.04系统上安装TensorRT、CUDA和cuDNN,并确保多个版本的共存,可以按照以下步骤进行:

  1. 安装CUDA:

    • 访问NVIDIA官网查找并下载相应版本的CUDA安装包。
    • 安装CUDA,例如:sudo sh cuda_<version>_linux.run
  2. 安装cuDNN:

    • 访问NVIDIA官网或者官方GitHub仓库下载cuDNN库。
    • 解压下载的cuDNN压缩包,并将相关文件复制到CUDA安装目录下,例如:

      
      
      
      sudo cp -P cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
      sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
      sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
  3. 安装TensorRT:

    • 从NVIDIA官网下载对应版本的TensorRT tar文件。
    • 解压TensorRT压缩包,并进入解压后的目录。
    • 运行TensorRT安装脚本,例如:

      
      
      
      cd TensorRT-<version>/
      sudo python3 install.py

在安装过程中,确保CUDA和cuDNN的版本与TensorRT版本兼容。如果需要安装不同版本的TensorRT或CUDA,可以创建多个虚拟环境,在每个虚拟环境中安装特定版本的软件包,例如使用virtualenvconda

注意:具体的安装命令和步骤可能会随着软件版本更新而变化,请参考官方文档以获取最新信息。