对新添加的用户,我们远程登录Ubuntu后有时候只有一个$符号

问题描述

  • 对新添加的用户,远程登录Ubuntu后有时候只有一个$符号

问题原因

  • Ubuntu为新用户默认启动的是sh而不是bash
  • sh的命令比较少,只有一些ls, pwd这样的命令

解决方案

不修改源文件

  • 每次登录时先使用bash命令运行bash程序
  • 之后的指令都会是bash解释执行
  • 在bash中使用sh可会退到sh命令行
  • 该方法的缺陷在于多次执行bash和sh后,会造成进程嵌套多次,这样exit指令退出时需要多次

修改源文件

  • 标记文件/etc/passwd

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    sudo vi /etc/passwd

  • 找到用户对应的启动命令并将sh(可能没有sh,直接是空白)修改为bash

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    # 修改前
    jiahong:x:1001:1001::/home/jiahong:
    # 修改后
    jiahong:x:1001:1001::/home/jiahong:/bin/bash

Markdown基本语法

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| 短文本 | 中等文本 | 稍微长一点的文本 |
| 稍微长一点的文本 | 短文本 | 中等文本 |
左对齐标题 右对齐标题 居中对齐标题
短文本 中等文本 稍微长一点的文本
稍微长一点的文本 短文本 中等文本

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    <summary><span style="color:blue">>>>点击展开折叠内容...<span></summary>
    这里是折叠内容
</details>
>>>点击展开折叠内容...

本文记录Hexo使用过程中可能遇到的问题

Hexo生成的html文件是空的

  • 表现为部署到云端后，显示为空白页面

问题起因

  • 由于node版本问题导致的，可能是node版本太新了

  • 重新安装node为旧版本即可，本文使用的暂时是node 12版本

  • 安装命令（注意：直接使用brew install node@12可能无法安装成功，会出现找不到指定版本的错误，12版本太老了，过期了）：

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    brew install nvm ## 安装nvm后按照提示将相应启动脚本配置到~/.zshrc中
    nvm install 12.14.0 
    nvm use 12.14.0

  • nvm use 只是临时切换 node 版本，只适用于当前 terminal，如果打开新的 terminal，node 可能还是之前的旧版本。如果想要永久切换的话，可使用如下命令（实际上，本地切换到12.14.0后重启terminal也是该版本，未发现其他问题）：

    1
    nvm alias default 12.14.0

符号有问题导致编译错误

  • 问题现象：编译 .md 文档时出现错误 Unhandled rejection Nunjucks Error: [Line xx, Column xx] expected variable end

  • 问题起因：Nunjucks 模板引擎可能会将 LaTeX 表达式中的某些符号（如 {, }, _, \ 等）误认为是模板语法的一部分，从而导致解析错误

  • 修复方式：

    • 方式一：不要写容易冲突的字符，一般来说常见的是 这两个，可以在中间加上空格（这不会改变latex内容），切换为 { {和} }

    • 方式二：使用 

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      $$
      rgt_{i \cdot }(\boldsymbol{v}) = \mathbb{E}_{v \sim F}\left[\max_{{v’}_{i \cdot } \in V_{i \cdot }} u_{i \cdot }(v_{i \cdot }; ({v’}_{i \cdot }, \boldsymbol{v}_{-i \cdot })) - u_{i \cdot }(v_{i \cdot }; \boldsymbol{v})\right].
      $$

      ```

      • 注：这种方式下，错误会消失，但是latex公式无法被渲染

  • 注：在使用 jinja2 模板代码时，常常会出现问题，建议统一使用类似 {% set a=10 %} 的方式解决

方案

  • 不同主题不同

next主题

  • 去除正文页面的post时间：

    • 在./themes/next/layout/_macro/post.swig中找到”post-time”相关的tag，然后注释掉该tag的所有内容（注释方式为``）

  • 去除归档中每个文档的时间

    • 在./themes/next/layout/_macro/post-collapse.swig中找到”post-time”相关的tag，然后修改该tag中的内容
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      {# {{ date(post.date, 'MM-DD') }} #}
         {{ date(post.date, ' ') }}

  • 去除归档中的年份

    • 在./themes/next/layout/archive.swig中找到”archive-year”相关的tag，然后修改该tag中的内容，把关键信息注释掉
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pip 命令与执行环境不同

  • 原因是 pip 执行的是系统的命令行，而系统的命令行默认 shell 环境与 python 环境不同，可以通过下面的代码确认原因：

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    # 查看内核的 Python 路径（应正确）
    import sys
    print(sys.executable) # 输出：.conda/envs/xxx_env/bin/python

    # 查看 shell 中的 pip 路径（可能错误）
    !which pip  # Linux/Mac
    • 若两者输出不同，则说明是 shell 环境问题

  • 解法一：指定 python 来执行对应的 pip

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    import sys
    !{sys.executable} -m pip list

  • 解法二：修改 ~/.bashrc 文件，并重启 Jupyter

    • 待尝试

Ubuntu下修改Jupyter的默认路径

  • 经测试，按照本文的方法修改后不一定生效
  • 一个比较优雅的方法是每次进入指定路径，从该路径启动jupyter notebook
    • 这种方法可确保Jupyter根目录为指定目录

查看配置文件

  • 首先查看是已经生成Jupyter的配置文件，默认新装的Jupyter根目录为～/, 是没有配置文件的
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    # 查看配置文件命令
    cat ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

生成配置文件

  • 如果没有配置文件，则首先需要生成新的配置文件

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    # 生成配置文件命令
    jupyter notebook --generate-config
    • root用户执行时可能需要按照要求加上参数

编辑配置文件有两种方式

相对路径方式

打开配置文件修改相对目录c.NotebookApp.default_url，这里默认为/tree， 修改成自己想要的地址即可

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# /tree表示当前路径pwd， 如下则表示当前终端路径下的/Coding路径
c.NotebookApp.default_url = '/tree/Coding'
# 这种情况以后打开Jupyter时都需要到指定的文件目录下才行，适用于多个jupyter路径的情况

一般使用这种情况时建议直接保留相对目录/tree即可，这样可以在启动Jupyter时直接在那个文件目录下启动

绝对路径方式

打开配置文件配置绝对目录c.NotebookApp.notebook_dir

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# 这种情况下无论在哪里打开都是绝对目录 	
c.NotebookApp.notebook_dir = u'/home/jiahong/JupyterWorkspace'

如果两种情况都配置了，默认以第一中情况为主，因为第一个是redirect的
如果两种情况都没配置，默认等价于配置了c.NotebookApp.default_url = '/tree'

安装pip包

在Jupyter环境中安装pip包

  • 为了方便使用，我们一般会选择将Jupyter的内核切换为某个特定的虚拟Python环境，切换后，Jupyter的Python命令会按照新环境运行，但是安装软件包不会默认安装到当前环境（而是base环境）

  • 直接使用下面的命令安装会安装在base环境中

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    !pip install xxx

  • 如果想要安装在当前运行环境中，可以使用下面的命令

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    import sys
    !{sys.executable} -m pip install xxx

自定义的一个有用的Python方法

返回最大的K个值的索引

引用自Stack Overflow

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def get_top_k_indexes_of_list(target_list, k, is_max=True, min_value=None):
    """
    get the top k indexes of elements in list
    Example:
    Problem: I have a list say a = [5,3,1,4,10],
            and I need to get a index of top two values of the list viz 5 and 10.
            Is there a one-liner that python offers for such a case?
    Usage: get_top_k_indexes_of_list(target_list=a, k=2, is_max=True)
    link: https://stackoverflow.com/questions/13070461/get-index-of-the-top-n-values-of-a-list-in-python
    :param target_list: target list
    :param k: the number of indexes
    :param is_max: True means max else False means min
    :param min_value: if min_value is not None
            filter the indexes whose value less than or equals to min_value
    :return: a list of indexes
    """
    indexes = sorted(range(len(target_list)), key=lambda i: target_list[i], reverse=is_max)[:k]
    result = list()
    if min_value is not None:
        for index in indexes:
            if target_list[index] <= min_value:
                break
            result.append(index)
    else:
        result = indexes
    return result

一次性索引出多个元素

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def get_elements_from_list(target_list, indexes):
    """
    get elements from target_list by indexes
    :param target_list: target list
    :param indexes: a list of indexes
    :return: a list of elements
    """
    elements = [target_list[i] for i in indexes]
    return elements

Jupyter notebook默认是不能跨机器使用的,只能使用localhost访问,本文讲述了让其能跨机器访问的方法

Jupyter notebook跨机器使用配置说明

生成配置文件

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jupyter notebook --generate-config
* 如果是`root`用户可能会存在问题,按照提示操作即可

生成密码

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jupyter notebook password
* 按照提示输入密码,这就是以后在远程访问时使用的密码
* 生成的秘钥在`~/.jupyter/jupyter_notebook_config.json`下

修改配置文件

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vim  jupyter_notebook_config.py
  • 需要修改以下行
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    c.NotebookApp.ip='*' # 这里可以写成本机的公网ip,或者是局域网ip
    c.NotebookApp.password = u'sha1:***' # 这里需要复制修改成刚才生成的密文
    c.NotebookApp.open_browser = False # 启动Jupyter时是否自动打开Web页面
    c.NotebookApp.port =8888 #可自行指定一个端口, 访问时使用该端口

在Jupyter中同时配置Python 2和Python 3环境

准备工作

  • 检查对应的虚拟环境(Python2和Python3)是否都已经安装成功，如没有的话请安装相应版本号，下面是管理包时常用的一些命令

    • 检查版本号

      1
      conda env list # check all python versions

    • 创建虚拟环境

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      conda create -n Python3 Python=3.6 # Python3可以是自己自定义的名字

    • 激活虚拟环境

      1
      source activate Python3 # Windows中不需要`source`

    • 停止虚拟环境

      1
      deactivate Python3

    • 从硬盘删除虚拟环境

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      conda remove -n Python3 --all

Jupyter on Python 3

还需要配置Python2

  • 检查Python2对应的pip版本大于等于9.0

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    python2 -m pip --version
    • 注意，如果python2指的是我们想设置的版本，如果电脑上对应多个版本的Python2，请选择对应的那个，后面的pip会根据Python2版本自动被确定下来，比如可使用/home/jiahong/anaconda2/envs/Python3.6/python绝对路径来指定确定的Python版本
    • 这里的python2 -m是用于指定pip版本的修饰，用于指明pip的版本，所以上一步中的路径指定也可以直接直接pip的绝对路径

  • 安装方法1

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    python2 -m pip install ipykernel
    python2 -m ipykernel install --user
    • 这种安装方法是可以随意重复的，不会造成重复安装，所以可以直接将Python 2和Python 3两个版本都安装一遍

  • 安装方法2

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    conda create -n ipykernel_py2 python=2 ipykernel
    source activate ipykernel_py2 # On Windows, remove the word 'source'
    python -m ipykernel install --user

Jupyter on Python 2

  • 将上面的Python2全都指定为Python3即可
    • 比如
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      python3 -m pip install ipykernel
      python3 -m ipykernel install --user