准备工作

1. 硬件要求

确保 ARM 架构设备支持虚拟化技术。通常，支持虚拟化的 ARM 处理器会支持硬件辅助虚拟化功能。

系统至少需要 4GB 内存和 20GB 的硬盘空间。

2. 软件要求

银河麒麟桌面操作系统 ARM 版「如 V10」

KVM 虚拟化相关的软件包。

安装 KVM 虚拟化环境

1. 安装 KVM 和相关工具

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sudo apt update
sudo apt -y install qemu-kvm libvirt-daemon-system libvirt-clients bridge-utils virt-manager

注意：在银河麒麟桌面操作系统 ARM 版上，可以通过上面命令安装 KVM 和相关工具。

2. 包的作用

上面软件包的作用如下：

3. 添加用户到 libvirt 组内

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sudo usermod -aG libvirt $(whoami)

注意：为方便管理虚拟机，需要将当前用户添加到 libvirt 组，然后注销重新登录，使组成员关系生效。

4. 验证是否安装成功

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virsh --version

注意：运行上面命令来检查 KVM 是否正常工作，如果返回版本信息，说明 KVM 安装成功了。

创建 KVM 虚拟机

1. 下载镜像

可以从银河麒麟官方网站下载适合 ARM 架构的虚拟机镜像文件。

如 Kylin-Desktop-V10-SP1-2403-Release-20240430-arm64.iso 文件。

2. 创建虚拟磁盘

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qemu-img create -f qcow2 /path/to/disk.img 50G

注意：使用上面命令创建虚拟磁盘。其中/path/to/disk.img 是虚拟磁盘路径，50G 表示磁盘的大小。

3. 启动 KVM 虚拟机安装

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qemu-system-aarch64 -m 2048 -cpu cortex-a76 -smp 4 -M virt -bios /path/to/QEMU_EFI.fd -device VGA -device nec-usb-xhci -device usb-mouse -device usb-kbd -drive if=none,file=/path/to/disk.img,id=hd0 -device virtio-blk-device,drive=hd0 -drive if=none,file=/path/to/Kylin-Desktop-V10-SP1-2403-Release-20240430-arm64.iso,id=cdrom,media=cdrom -device virtio-scsi-device -device scsi-cd,drive=cdrom

注意：使用上面命令启动 KVM 虚拟机安装。其中-m 2048 分配 2048MB 内存；-cpu cortex-a76 指定 CPU 类型；-smp 4 是指定虚拟 CPU 核心数。

4. 完成安装

按照虚拟机安装界面的提示完成安装过程。

安装完成后 KVM 虚拟机将自动重启。

使用 KVM 管理虚拟机

1. 使用 virsh 命令行工具

列出所有 KVM 虚拟机：

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virsh list --all

启动 KVM 虚拟机：

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virsh start <KVM 虚拟机名称>

关闭 KVM 虚拟机：

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virsh shutdown <KVM 虚拟机名称>

强制停止 KVM 虚拟机：

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virsh destroy <KVM 虚拟机名称>

挂起 KVM 虚拟机：

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virsh suspend <KVM 虚拟机名称>

恢复挂起 KVM 虚拟机：

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virsh resume <KVM 虚拟机名称>

2. 使用 virt-manager 图形化界面

virt-manager 提供了一个直观的图形化界面，方便用户管理 KVM 虚拟机。

启动 virt-manager 后，可以连接到本地或者远程的 KVM 服务器，创建、启动、停止 KVM 虚拟机。

ctop 命令的简介

ctop 是一个类似 top 命令的界面工具，它专注于容器环境，能够实时监控 Docker/Podman 等容器运行时的性能指标，如 CPU、内存、网络、磁盘 I/O 等使用情况。

它以一种直观的方式展示各个容器的详细信息，让管理员可以迅速掌握系统整体健康状况，并且快速定位到可能存在性能瓶颈的容器。

与传统 top 命令相比，ctop 提供更丰富的容器相关数据和更便捷的交互方式。

它不仅能展示容器的基本资源使用率，还能深入到每个容器的进程级别，查看内部运行具体进程，这对于深入分析容器性能表现非常有帮助。

ctop 命令的安装

1. Linux 系统的安装方法「以 Ubuntu 为例」

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sudo wget https://github.com/bcicen/ctop/releases/download/v0.7.7/ctop-0.7.7-linux-amd64 -O /usr/local/bin/ctop
sudo chmod +x /usr/local/bin/ctop

注意：可以直接从 Github 下载最新版本的二进制文件进行安装，以上是具体的步骤「这里以 v0.7.7 版本为例」最后，用命令 ctop -v 验证是否安装成功，若可以正确显示版本号，说明安装成功。

2. 通过 Docker 的方法安装

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docker run --rm -it --name=ctop -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock quay.io/vektorlab/ctop:latest

注意：也可以使用 Docker 快速启动 ctop 容器来进行监控。

ctop 命令的使用

1. 基本使用

在终端中输入 ctop 命令后回车，即可启动 ctop 程序进入主界面。在界面中，会显示出所有正在运行的容器及其资源使用情况的概览，包括容器名称、CPU 使用率、内存使用量及限制、网络收发速率、磁盘读写速率、进程数等信息。

可以通过方向键上下移动光标来选择不同容器，然后按下回车键可以查看到所选容器详细信息，如容器的创建时间、各资源的详细使用数据以及内部运行的进程列表等。

2. 命令选项

命令选项列表如下：

交互操作

交互操作列表如下：

Zstandard 的简介

Zstandard 是由 Facebook 开发并开源的一种快速无损压缩算法，2015 年首次发布以来，凭借其高压缩比和快速的解压缩速度，逐渐受到了开发者青睐。

它不仅在压缩效率上超越传统的 gzip 等工具，还能在保持高压缩率的同时，实现极快解压速度，特别适合对数据处理效率要求较高的场景，如大数据处理、日志压缩、网络数据传输等等。

Zstandard 的特点

高压缩比：通常情况下 Zstandard 能够获得比 gzip 更好压缩效果，有效减少数据存储空间。

快速解压：其解压缩速度极快，即使是低压缩等级，解压速度也能远超一些 SSD 的读取速度，大大提高了数据的读取效率。

多线程的支持：Zstandard 自带多线程压缩功能，可以充分利用多核 CPU 的性能，大幅提升压缩速度。例如，在处理大量数据时，多线程压缩能够显著的缩短压缩时间，提高工作效率。

丰富压缩级别选择：提供了从 1 到 22 的压缩级别选择，用户可根据实际需求在压缩速度和压缩率之间进行灵活权衡。压缩级别越高，压缩比率越大，但压缩速度会相应减慢；反之，压缩级别越低，压缩速度越快，但压缩比率会有所降低。

字典压缩模式：Zstandard 为小数据提供一种特殊的字典压缩模式。用户可通过提供一些样本数据来训练生成字典，然后在压缩和解压时加载该字典，从而在小数据上实现更高压缩率，这对于处理大量小文件场景非常有用。

使用模式：Zstandard 提供了多种命令模式，包括压缩、解压、查看压缩信息、测试压缩文件等等。

Zstandard 的安装

Debian/Ubuntu 系统的安装命令如下：

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sudo apt install zstd

Fedora/Red Hat/CentOS/AlmaLinux 系统的安装命令如下：

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sudo dnf install zstd

Arch Linux/Manjaro 系统的安装命令如下：

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sudo pacman -S zstd

也可以从源码编译安装「这里以 1.5.7 版本为例」命令如下：

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wget https://github.com/facebook/zstd/releases/download/v1.5.7/zstd-1.5.7.tar.gz
tar -zxvf zstd-1.5.7.tar.gz
cd zstd-1.5.7/
make
sudo make install

Zstandard 的使用

1. 压缩文件

基础压缩：使用命令 zstd file_name 即可对文件进行压缩，压缩后会生成一个扩展名为.zst 的文件，如 zstd doc.txt，会生成 doc.txt.zst 文件。

指定压缩级别：可通过选项来指定压缩级别，例如 zstd -3 file_name 表示使用压缩级别-3 进行压缩。

2. 解压文件

基础解压：使用 zstd -d archive_name.zst 即可对文件进行解压，解压后的文件会自动去除.zst 后缀。

指定解压后文件名：同样可使用-o 选项来指定解压后的文件名，如 zstd -d archive_name.zst -o new_file_name。

3. 压缩目录

压缩整个目录：可以使用 zstd -rz directory_name 来压缩整个目录，其中-r 表示递归压缩目录中所有文件和子目录，-z 表示压缩的操作。

解压目录：对于压缩后的目录文件，使用 zstd -dr archive_name.zst 进行解压缩，-d 表示解压缩操作，-r 表示递归解压缩。

4. 查看压缩文件内容

使用 zstd -l archive_name.zst 可以查看压缩文件的相关信息，如压缩比、压缩级别、文件大小等等。

而 zstd -t archive_name.zst 则可用于测试压缩文件的完整性，确保文件在压缩和传输过程中未损坏。

历史背景演变

X11 诞生于 1984 年，由麻省理工学院 MIT 开发，旨在满足分布式计算环境下图形界面需求。其设计哲学强调网络透明性，允许用户在远程服务器运行应用程序，并在本地终端显示结果，极大地拓展 GUI 的可用性和灵活性。随着时间推移，X11 凭借其广泛的硬件和软件支持，逐渐成为 Linux 桌面环境的标准图形界面后端。

随着计算需求增长，X11 的一些设计局限逐渐显现，例如架构复杂、性能瓶颈和安全性问题。2008 年，Kristian 提出 Wayland 项目，旨在创建一个更加现代、高效窗口系统。Wayland 的设计重点在于简化架构、提高性能和增强安全性，采用客户端 Compositor 通信模型，减少了中间层，提升了效率和响应速度。

技术特点比较

X11 采用 C/S 模型，客户端通过 X 协议与服务器通信，而 X 服务器负责处理所有图形和输入事件。相比之下，Wayland 采用了客户端 Compositor 模型，客户端可直接与 Compositor 通信，Compositor 负责了窗口管理、合成、输出。Wayland 的架构更加贴合现代图形硬件特性，可以更高效地利用 GPU 和现代显示技术。

X11 在安全性方面存在了固有弱点，其复杂协议和广泛权限易被恶意利用。Wayland 通过限制客户端权限以及简化通信模型，显著提高了安全性。例如，Wayland 禁止了应用程序直接访问底层硬件，只允许了它们与 Compositor 通信，从而增强系统的安全性。

Wayland 的协议设计更加高效，减少了延迟和带宽消耗。在移动设备和资源受限的环境中，Wayland 的优势尤为明显。此外，Wayland 避免了不必要的复杂性和额外处理，使得其在性能上优于 X11。尤其是在窗口大小调整以及拖动等操作中，Wayland 显得更加的平滑流畅。

X11 拥有庞大的生态系统，支持大量的应用程序和工具，几乎所有 Linux 发行版默认都使用 X11。然而，Wayland 的生态系统正在快速发展，主要桌面环境如 GNOME 和 KDE 已全面支持 Wayland。尽管如此，一些特定应用程序和工具可能仍需要额外的兼容层或补丁才能在 Wayland 下运行。

应用场景

在桌面环境中，X11 凭借其广泛的兼容性和成熟度，仍然是许多用户的首选。但随着硬件技术的进步和用户对高性能图形渲染的需求增加，Wayland 正在逐渐成为主流的选择。

越来越多的 Linux 发行版开始默认支持 Wayland，例如 Fedora 和 Ubuntu 等。

在移动设备和嵌入式系统中，资源受限是一个普遍的问题。Wayland 的低功耗以及高性能特性使其成为这些场景下的理想选择。

例如，Android 系统中的 SurfaceFlinger 就是基于 Wayland 的原理设计，用于图形显示以及窗口管理。

在虚拟化和云计算的环境中，图形性能以及网络传输效率至关重要。

虽然 X11 的网络透明性在某些场景下仍有些优势，但 Wayland 通过优化的协议和架构，正在成为虚拟桌面基础设施 VDI 和云桌面解决方案的首选，特别在需要高性能图形渲染的场景中。

未来展望

随着 GPU 技术的成熟以及高性能计算需求的增长，图形界面的渲染以及交互将变得更加复杂和多样化。

X11 和 Wayland 都在积极的探索与 Direct Rendering Manager、Mesa 等图形驱动框架的更紧密集成，以实现更高效的图形渲染和硬件加速。

此外，Wayland 还在研究如何更好地支持多显示器配置、高分辨率显示、触控输入，以满足未来计算环境多样化需求。

最后说两句题外话，近一个月杜老师因为工作的原因，拖更了很多篇文章，感谢小伙伴们的关注和催更，近期会大批量发表一些技术文章，欢迎大家关注。

server_names_hash_bucket_size 参数项

含义：该参数用于设置服务器名字 hash 表大小，若名字过长或服务较多，保持默认值可能使 hash 表空间不足，引发错误。

优化建议：一般为 server_names_hash_max_size 的 1/2-1/3 左右，如服务器配置较高，可直接设置 256。

gzip 参数项

gzip_min_length 参数项：对小文件压缩可能得不偿失，一般设置为 1k 或 10k 左右，小于该值的文件不压缩。

gzip_comp_level 参数项：压缩级别，1 为最小最快，9 为最大最慢，通常建议设置为 4-6，以平衡压缩效果和 CPU 使用率。

client_header_buffer_size 参数项

含义：用于设置读取客户端请求头的缓冲区大小，若请求头过大，可能超出默认值导致客户端报错。

优化建议：根据实际业务需求调整，如业务请求头通常较大，可设为 32k 左右，确保可以完整读取大部分请求头。

client_max_body_size 参数项

含义：限制客户端请求主体的最大允许大小，超出该值请求将被拒绝。

优化建议：根据业务场景和服务器承受能力设置，如普通表单提交可设置为 10m-20m 左右，对于文件上传等大请求可以适当增大。

keepalive_timeout 参数项

含义：设置长连接的超时时间，即客户端与服务器间连接保持空闲的最大时间。

优化建议：一般设为 60-90 秒左右，时间过短会频繁断开连接且增加开销，过长则可能占用过多的资源。

优化后的配置示例

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http {
    # gzip相关配置
    gzip on;
    gzip_min_length 1k;
    gzip_comp_level 6;
    gzip_buffers 4 16k;
    gzip_http_version 1.1;
    gzip_types text/plain application/javascript application/x-javascript text/css application/xml text/javascript application/x-httpd-php application/json;
    gzip_vary on;
    gzip_proxied any;
    gzip_disable "msie6";

    # 服务器名字hash表大小
    server_names_hash_bucket_size 128;

    # 客户端请求头缓冲区大小
    client_header_buffer_size 32k;
    large_client_header_buffers 4 32k;

    # 客户端请求主体最大允许大小
    client_max_body_size 32m;

    # 长连接超时时间
    keepalive_timeout 60;

    # 其他配置...
}

注意：以上配置仅供参考，具体优化需根据实际业务场景和硬件配置进行调优。

基础配置优化

1. 调整 worker_processes 以及 worker_connections

Nginx 使用多进程模型处理请求。worker_processes 定义 Nginx 使用的工作进程数，而 worker_connections 定义每个工作进程可以处理的最大连接数：

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worker_processes auto;
events {
    worker_connections 1024;
}

参数作用如下：

2. 启用 keepalive 长连接

HTTP 协议中的 keepalive 机制允许客户端和服务器在同一个连接上发送多个请求，减少了 TCP 连接的建立和关闭开销：

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http {
    keepalive_timeout 65;
    keepalive_requests 100;
}

参数作用如下：

3. 调整 buffer 的大小

Nginx 使用缓冲区来存储请求和响应数据。如缓冲区设置过小，Nginx 可能会频繁地进行磁盘 I/O 操作，影响性能：

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http {
    client_body_buffer_size 10K;
    client_header_buffer_size 1k;
    large_client_header_buffers 48k;
}

参数作用如下：

缓存提升性能

1. 启动静态资源缓存

对于静态资源，启用缓存可以显著减少服务器的负载：

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location ~* \.(jpg|jpeg|png|gif|ico|css|js)$ {
    expires 30d;
    add_header Cache-Control "public, no-transform";
}

参数作用如下：

2. 使用代理缓存

如使用 Nginx 作为反向代理，可启用代理缓存来缓存后端服务器的响应：

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proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=1g inactive=60m use_temp_path=off;

server {
    location / {
        proxy_cache my_cache;
        proxy_pass http://backend;
        proxy_cache_valid 200 302 10m;
        proxy_cache_valid 404 1m;
    }
}

参数作用如下：

3. 使用 gzip 压缩减少网络传输量

gzip 压缩可以显著减少传输数据量，从而加快页面加载速度：

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http {
    gzip on;
    gzip_types text/plain text/css application/json application/javascript text/xml application/xml application/xml+rss text/javascript;
    gzip_comp_level 6;
    gzip_min_length 256;
    gzip_proxied any;
    gzip_vary on;
}

参数作用如下：

HTTP/2 与速率限制

1. 使用 HTTP/2 版协议

HTTP/2 提供了多路复用、头部压缩特性，可以显著提升性能：

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server {
    listen 443 ssl http2;
    ssl_certificate /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;
}

参数作用如下：

2. 限制请求速率

为了防止恶意请求或突发流量导致服务器过载，可使用 limit_req 模块限制请求速率：

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http {
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;

    server {
        location / {
            limit_req zone=one burst=5;
        }
    }
}

参数作用如下：

LB 和日志优化

1. 负载均衡

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upstream backend {
    server 192.168.1.1:8080;
    server 192.168.1.2:8080;
}

server {
    location / {
        proxy_pass http://backend;
    }
}

注意：通过 upstream 模块可以将请求分发到多个后端服务器，提高并发处理能力。

2. 日志优化

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access_log /var/log/nginx/access.log main buffer=16k;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;

注意：调整日志级别可减少日志输出量，提升性能。这表示将访问日志的缓冲区大小设置为 16KB，并将错误日志级别设置为 warn。

错误原因

为理解这个错误的原因，我们需要先了解下 Linux 系统的权限管理机制。

Linux 系统将用户和组织分为不同的分类，并为每个用户和组织分配不同的权限。这些权限决定用户可以访问和执行哪些文件和目录。

在这个特定错误中，我们看到了一个错误路径/usr/bin/targetcli 和错误消息/usr/bin/python3:解释器错误:权限不够。

系统无法在路径/usr/bin/targetcli 下找到所需的 Python 解释器，且没有足够的权限来执行它。

解决方法

1. 确定缺少的解释器

首先，我们需确定缺少的 Python 解释器。

在错误消息中，我们看到了/usr/bin/targetcli 和/usr/bin/python3 两个路径。这告诉我们 targetcli 命令需要 python3 来执行。

2. 确定解释器的位置

接下来我们需要确定 python3 解释器的实际位置。我们可以使用 which 命令来找到解释器的路径。

可在终端中运行命令 which python3。命令的输出将告诉我们 python3 解释器位置。比如，输出可能是/usr/local/bin/python3。

3. 修改 python3 解释器路径

一旦我们找到了 python3 解释器的位置，我们可以通过修改 targetcli 脚本来更新解释器的路径。

打开终端并输入命令 sudo vi /usr/bin/targetcli。这将使用编辑器打开 targetcli 脚本。

在脚本中，我们需要查找#!/usr/bin/python3 这一行，并将其替换为 python3 解释器实际路径。

在这个例子中，我们可以将其替换为#!/usr/bin/python3。

4. 更改脚本权限

最后，我们需要为 targetcli 脚本提供执行权限。

可在终端中运行命令 sudo chmod +x /usr/bin/targetcli。如果一切顺利，我们应该不再看到错误消息。

NFS 的简介

NFS 是允许用户通过网络访问远程文件系统，就像访问本地文件系统一样方便。

它支持跨平台文件共享，广泛应用于 Linux 和 Unix 系统。

然而，传统的 NFS 传输数据时以明文形式在网络中传输，很容易受到中间人攻击和数据泄露的威胁。

在 NFS 的基础上，我们可以使用加密技术来保护数据传输和存储。

加密 NFS 必要性

随着数据安全法规的日益严格和企业对数据保护的重视，对 NFS 进行加密变得必不可少。

在企业中，NFS 的加密功能可以提供数据传输和存储的安全保障。

加密 NFS 可有效防止数据在传输过程中被窃取或篡改，确保数据的完整性和机密性。

同时，它也可以满足企业对数据安全合规的要求，为企业的数据资产提供更可靠的保护。

搭建加密 NFS 的步骤

在 NFS 服务器安装支持加密的 NFS 软件包。例如，在基于 Debian 的系统上，可以使用下面命令进行安装：

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sudo apt -y install nfs-kernel-server

使用下面的命令编辑 NFS 配置文件，添加加密相关选项。例如，可使用 sec = krb5i 或 sec = krb5p 选项来启用 Kerberos 加密。其中，krb5i 提供数据完整性保护，而 krb5p 则同时提供了数据加密和完整性保护：

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sudo vim /etc/exports

在配置文件中指定要共享的目录及其访问权限。这表示允许客户端 IP 以读写模式访问共享目录，并启用 Kerberos 加密。例如：

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/path/to/shared/directory client_ip(rw,sync,no_subtree_check,sec=krb5i)

完成配置后重启 NFS 服务。可以使用下面命令重启服务：

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sudo systemctl restart nfs-kernel-server

使用下面的命令使配置文件生效：

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exports -rv

在需访问加密 NFS 共享的客户端上安装 NFS 客户端软件。例如，在基于 Debian 的系统上，可以使用下面命令进行安装：

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sudo apt -y install nfs-common

使用挂载命令将加密的 NFS 共享挂载到本地目录。这将把服务器上的共享目录挂载到客户端本地目录，并启用 Kerberos 加密。例如：

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sudo mount -t nfs4 -o sec=krb5i server_ip:/path/to/shared/directory /local/mount/point

使用下面命令查看挂载文件系统，确保加密 NFS 共享已成功挂载：

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df -h 

加密 NFS 优势与注意事项

加密 NFS 有多种优势，例如数据加密传输、身份认证和数据完整性保护等等。

它能够有效防止数据泄露和篡改，提高数据的安全性。

然而，在搭建加密 NFS 时也需要注意一些事项。

首先，加密过程可能会增加系统的性能开销，因此需根据实际需求进行性能评估和优化。

其次，配置过程较为复杂，需仔细检查配置文件和参数设置，确保正确无误。

此外，还需要定期更新加密软件和认证机制，以应对不断变化的安全威胁。

为什么要统计内存占用

多任务操作系统中，内存是有限的资源。

当多个进程同时运行时，它们会争夺有限的内存空间。

如果某些进程占用内存过多，可能导致系统响应变慢，甚至出现内存不足错误。

因此，定期检查内存占用情况，找出占用最多进程，可以帮助我们更好管理资源，优化系统性能。

使用命令工具统计内存占用

使用 ps 和 sort 的命令组合：

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ps -eo pid,comm,%mem --sort=-%mem | head -n 11

解释：

虽然 top 命令主要用于实时的监控系统资源，但也可通过以下方式快速查看内存占用最多的进程：

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top -o %MEM -b -n 1 | head -n 18

解释：

如果需要更详细的内存占用信息，可结合 pmap 命令：

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ps -eo pid,%mem,comm --sort=-%mem | head -n 11 | awk '{print $1}' | xargs -I {} pmap {} | grep total

解释：

如果系统安装了 smem 工具，可以更直观地查看内存占用：

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smem -s rss -c "pid user command rss" --sort=rss | head -n 11

解释：

如何分析内存占用情况

确认进程是否必要。有些进程可能是系统正常运行所必需，例如 systemd 等。这些进程通常不会占用过多内存。然而，如果某些进程是用户启动的，如某个应用程序或脚本，需确认它们是否在正常运行。

检查进程是否内存泄漏。如某个进程的内存占用持续增加，可能是内存泄漏导致的。内存泄漏是指程序在申请内存后，无法正确释放已分配的内存，导致内存占用不断增加。这种情况下需要检查程序的代码，查找可能导致内存泄漏地方。

限制进程内存使用。如果某个进程占用过多内存，但又不能轻易终止，可以尝试限制它的内存使用。

Linux 提供 ulimit 命令，可设置进程的资源限制。例如，限制某个进程的最大内存使用量为 1GB，可使用命令 ulimit -m 1048576。

内存管理其它技巧

除了统计内存占用最多进程，还可通过以下方式优化 Linux 系统的内存管理。

调整交换空间。交换空间是磁盘上的一部分空间，当物理内存不足时，系统会将一些不常用的内存页面移到交换空间。虽然使用交换空间可以避免系统崩溃，但磁盘速度远慢于内存，因此过多地使用交换空间会导致系统性能下降。

可以通过命令 swapon --show 查看交换空间的使用情况。如果交换空间使用过多，可以考虑增加物理内存，或者调整交换空间大小。

使用内存清理工具。Linux 系统会自动管理内存分配、回收，但有时也可以手动清理内存。

例如，可以使用 sync 命令将缓存数据写入磁盘，然后用 echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 命令清理缓存。

但请注意，这种方法可能会对系统性能产生一定影响，因此需要谨慎使用。

油管/Youtube

我曾经说过不想做UP主。后来觉得孩子大了，可以开始教他们编程，于是尝试了几节课，朋友建议把这些内容上传到油管，既能记录也能分享。我觉得这个主意不错，于是就开始了。前500期视频因为没有时间剪辑和加字幕，所以直接用iPhone拍好后就上传了。

到了500期后，我强迫自己开始剪辑，使用了手机上的“必剪”App和PC上的“剪影”软件，这两款都是字节跳动出品的。现在这两款软件的自动字幕功能已经不再免费了。

最初只上传到油管，后来也同步到了B站，接着又上传到西瓜视频、微信视频号，还尝试了小红书和微博视频。我把视频上传到这么多平台，主要是为了备份，利用这些免费的云存储多做些备份，同时还能赚点小钱。

不过要是真是按付出时间和挣得的钱来算，真是亏麻了。能挣钱的UP主并不是很多，大多数人还是不挣钱的，投入的时间和收入不成正比。我们总是在网上听人说挣了很多钱，这大概率是幸存者偏差，头部效应。UP主一旦停止更新，很有可能就会很快失去流量，失去流量就等于失去收入。

到现在为止，油管还没达到YouTube Partner Program的收入门槛，B站的收入大概几千元，应该是前两年有过一些推广活动。西瓜视频提现过一次，应该也是两三千元，微信视频号的收入就几块钱。

目前，B站有四万多粉丝，油管只有2000个。留下来的都是铁杆粉丝。B站上我把所有的视频都放在一个账号里，包括教媳妇编程的内容；而在油管，我把中英文的内容分成了两个频道，也许是因为这个原因，油管/Youtube的公开观看时长不够。

我的频道：油管/Youtube | 中文油管频道/教媳妇 | B站/小破站 | 微博视频 | 西瓜视频 | 微信视频号 | X/推特 | 小红书

油管上陆陆续续上传了700天，每期视频都几十次浏览，一两个Like/赞。

终于在今年初过了2000个粉丝。

第一天上传视频是2020年11月22日，当时还在亚马逊AWS S3工作。

油管得YPP开通挣钱门槛需要3000/4000个小时公开观看时长。

教娃编程

• 娃开始每天都在刷力扣, 他长大以后想当软件工程师
• 当了UP主四年多: 油管/Youtube上传了700多期视频, 2000个粉丝
• 写在教娃编程700天, what's next?
• 写在教娃编程视频300天

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报错信息

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The downloaded packages were saved in cache until the next successful transaction.
You can remove cached packages by executing 'yum clean packages'.
Error: Transaction test error:
  file /usr/share/doc/ipmitool/ChangeLog from install of ipmitool-1.8.19-1.p01.ky10.x86_64 conflicts with file from package ipmitool-help-1.8.18-19.p02.ky10.noarch
  file /usr/share/doc/ipmitool/README from install of ipmitool-1.8.19-1.p01.ky10.x86_64 conflicts with file from package ipmitool-help-1.8.18-19.p02.ky10.noarch
  file /usr/share/man/man1/ipmitool.1.gz from install of ipmitool-1.8.19-1.p01.ky10.x86_64 conflicts with file from package ipmitool-help-1.8.18-19.p02.ky10.noarch

注意；杜老师执行命令 yum -y update 用户升级所有软件，在升级过程中提示如上错误信息。

解决思路

根据所提供的错误信息，问题在于 ipmitool-1.8.19-1.p01.ky10.x86_64 与 ipmitool-help-1.8.18-19.p02.ky10.noarch 间存在文件冲突。以下是解决此问题步骤，首先移除冲突的包：

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yum -y remove ipmitool-help-1.8.18-19.p02.ky10.noarch

清理缓存，确保后续操作不会受到旧缓存的影响：

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yum clean all

在移除冲突包并清理缓存后，重新安装 ipmitool 软件包：

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yum -y install ipmitool-1.8.19-1.p01.ky10.x86_64

最后，更新系统中所有包，以确保所有的依赖关系都已解决：

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yum -y update

教娃700天：写在教娃编程700天, what’s next?。有很多有意思的瞬间记录一下，持续更新。

和孩子一起打闹，学习，成长。

教娃编程孩子有趣的瞬间 vlog（Day 641）

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Bro.. I thought you’re like senior…
Yes, I am senior!
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工具安装

对于基于 Debian 的系统「如 Ubuntu」，可以使用以下命令安装：

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sudo apt-get update
sudo apt-get install goaccess

对于基于 Red Hat 的系统「如 CentOS」，可以使用以下命令安装：

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sudo yum -y install goaccess

源码安装

如果想要从源码安装 GoAccess，可以按照以下步骤操作。先下载 GoAccess 的源码包：

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wget https://tar.goaccess.io/goaccess-1.4.tar.gz

再解压并编译安装：

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tar -xzvf goaccess-1.4.tar.gz
cd goaccess-1.4/
./configure --enable-geoip --enable-utf8
make && sudo make install

配置工具

我们需要对 GoAccess 进行配置，确保它能够正确地解析 Nginx 的访问日志。GoAccess 配置文件通常位于 /etc/goaccess/goaccess.conf。对于 Nginx 的默认日志格式，可直接使用--log-format=COMBINED 参数。如果 Nginx 配置了自定义的日志格式，需在 GoAccess 的配置文件中指定相应的日志格式。例如：

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log-format %h %^[%d:%t %^] "%r" %s %b "%R" "%u"

还需指定日期和时间的格式，以确保 GoAccess 能够正确地解析日志文件中的日期和时间信息。例如：

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date-format %d/%b/%Y
time-format %H:%M:%S

分析日志

在终端直接运行 GoAccess，它会进入一个交互式的界面，显示日志分析结果。在交互式界面中可使用键盘方向键和数字键来浏览和查看不同的统计信息。例如：

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goaccess /var/log/nginx/access.log --log-format=COMBINED

GoAccess 可将分析结果输出为 HTML 格式的报告，方便在 Web 浏览器中查看。下面的命令将生成一个名为 report.html 的文件，包含丰富的统计信息和图表：

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goaccess /var/log/nginx/access.log -o report.html --log-format=COMBINED

GoAccess 支持实时监控 Nginx 访问日志，可动态地更新统计信息。如要启用实时监控，可以使用以下命令：

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--real-time-html --daemonize

启动一个后台进程，实时分析日志文件，并将结果输出到指定的 HTML 文件中，完整参考命令如下：

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goaccess /var/log/nginx/access.log -o /var/www/html/report.html --log-format=COMBINED --real-time-html --daemonize

分析结果解读

GoAccess 提供了丰富的统计信息和图表，帮助我们全面了解网站访问情况，包括访问概览：

网站的访问者信息：

请求信息：

性能分析：

高级用法

除了基本分析功能，GoAccess 还支持一些高级用法。例如可使用管道和过滤器来处理日志数据，下面命令将实时地分析 Nginx 的访问日志，并显示最新的统计信息：

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tail -f /var/log/nginx/access.log | goaccess -p /etc/goaccess/goaccess.conf

GoAccess 可支持同时分析多个日志文件，下面命令将合并多个日志文件的分析结果：

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goaccess -p /etc/goaccess/goaccess.conf access.log.1 access.log.2

日志格式

在开始分析前，我们需要了解 access_log 的默认日志格式。通常情况 access_log 的日志格式如下：

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log_format combined '$remote_addr - $remote_user [$time_local] '
                    '"$request" $status $body_bytes_sent '
                    '"$http_referer" "$http_user_agent"';

这个格式包含以下字段：

Nginx 访问量分析

要统计网站的总访问量，可通过计算 access_log 文件的行数来实现。在 Linux 系统中可以使用 wc -l 命令，该命令会输出 access.log 文件的行数，即为网站总访问量：

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wc -l access.log

了解访问量在不同时间段的分布情况，有助于我们发现网站访问高峰和低谷。可以使用 awk 命令按小时或分钟统计请求数，下面的命令会输出按小时或分钟统计的请求数，并且显示请求数最多的前 100 个时间点：

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# 每小时统计请求数
awk '{print $4}' access.log | cut -c 14-15 | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 100
# 每分钟统计请求数
awk '{print $4}' access.log | cut -c 14-18 | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 100

访问来源分析

分析访问来源 IP 可以了解用户主要来自哪些地区或网络环境。使用 awk 和 sort 命令可以统计访问量最多的 IP 地址，该命令会输出访问量最多的前 10 个 IP 地址及其访问次数：

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awk '{print $1}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

查看访问来源 URL 有助于我们了解用户是如何找到我们网站的。可以使用以下命令统计访问来源最多的 URL，该命令会输出访问来源最多的前 10 个 URL 及访问次数：

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awk '{print $11}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

页面访问分析

了解哪些页面访问量最高可帮助我们优化这些页面的性能和内容。使用 awk 命令可统计访问最频繁的页面，下面命令会输出访问最频繁的前 100 个页面及其访问次数：

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awk '{print $7}' access.log | sort | uniq -c | sort -rn | head -n 100

分析页面的访问时间可以发现哪些页面的加载时间较长，需要优化。在 Nginx 的 log_format 中加入 $request_time 字段，然后使用以下命令列出传输时间超过 3 秒页面，该命令会输出传输时间超过 3 秒的页面及其出现的次数，仅显示前 20 条记录：

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cat access.log | awk '($NF > 3){print $7}' | sort -n | uniq -c | sort -nr | head -20

用户行为分析

分析用户代理字符串可以了解用户使用的浏览器类型和版本。使用 awk 命令可统计不同浏览器的访问次数，该命令会输出不同浏览器访问次数及其用户代理字符串：

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awk -F '"' '{print $6}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

通过分析用户的访问路径可以了解用户在网站中的导航行为。可以使用以下命令统计访问路径的长度和频率，该命令会输出访问路径的长度及其出现的次数，仅显示前 10 条记录：

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awk '{print $7}' access.log | awk -F '/' '{print NF-1}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

性能分析

响应时间是衡量网站性能的重要指标之一。可使用以下命令统计响应时间的分布情况，该命令会输出响应时间及其出现次数，仅显示前 10 条记录：

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awk '{print $NF}' access.log | sort -n | uniq -c | sort -nr | head -n 10

HTTP 状态码反映了请求的成功与否以及错误类型。可以使用以下命令统计不同状态码的出现次数，该命令会输出不同状态码及其出现的次数，仅显示前 10 条记录：

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awk '{print $9}' access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

今年明显减少了教孩子编程的频率。从年初的一周两节课，逐渐减少到一节课，最终在今年8月26日迎来了第700天的里程碑。在此期间，还新增了一个系列——教孩子学习理财和赚钱的知识。

随着事情越来越多，孩子逐渐长大，学校的作业负担加重，再加上练琴等其他活动，时间变得格外紧张。经过反复考虑，决定不再设定硬性指标，改为随缘而教，有时间就继续。

从第1天到达成第700天，这段旅程已经非常不容易。第1天始于2020年11月22日，第700天是2024年8月26日，间隔1374天，平均每1.96天上一次编程课。我在第200天时曾立下计划，要坚持到1000天，但现在看来这个目标无法实现。到了500天后，开始剪辑教学视频，进度逐渐放缓。正所谓“行百里者半九十”，许多事情越接近目标，越难坚持。

回想起第一天教编程时，我还在亚马逊工作。3.76年后，我在微软剑桥研究院，而孩子在这4年中也发生了很大的变化。翻看早期的视频，可以清晰感受到孩子的成长，尤其是声音的变化，让人感慨万分。

教孩子编程不仅是开发智力的一种好方法，也让我更深入地了解了他们的兴趣与未来的方向。大儿子表示他未来想从事金融相关的工作，小儿子则对计算机领域充满热情，计划成为一名工程师，目前他对硬件相关方向更感兴趣。两娃的数学都很不错。

这700天的编程教学，不仅是孩子们的成长，也是我自身的提升。我通过费曼学习法，提高了自己的表达能力和英语口语水平。这段旅程，无疑是一段珍贵的记忆，也是一笔丰厚的收获。

完整700天的视频只上传到了B站和油管。西瓜视频从300天到697天（后面上传不了了：西瓜视频再也上传不了视频了(字节头条: 抖西合并)），微博视频从680天到700天，还有就是后面百来天上传到了微信视频号。

油管频道doctorlai教娃视频700天

B站教娃视频700天

教娃编程

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对了：教娃编程有趣的瞬间 vlog视频集合

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在 Python 中寻找数据的众数

statistics.mode() 函数是 Python 中 statistics 模块的一部分，它返回数据集中出现次数最多的单个值（众数）。与 multimode() 不同，mode() 如果数据集包含多个众数（即多模态数据）或数据为空，则会引发错误。

以下是一些示例来说明 mode() 的行为：

mode() 的语法

statistics.mode(data)

data: 一个序列（例如 list、tuple），其中的元素是可散列的，用于确定众数。

示例

单一众数（单模态数据）

from statistics import mode
data = [1, 2, 2, 3, 4]
result = mode(data)
print(result)  # 输出: 2

字符串作为数据

from statistics import mode
data = ["apple", "banana", "apple", "cherry"]
result = mode(data)
print(result)  # 输出: "apple"

多模态数据（引发错误）

如果有多个众数，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = [1, 1, 2, 2, 3]
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no unique mode; found 2 equally common values"

无重复值（引发错误）

如果数据集中没有值重复，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = [1, 2, 3, 4, 5]
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no unique mode; found 5 equally common values"

空数据集（引发错误）

如果数据集为空，mode() 会引发 StatisticsError。

from statistics import mode
data = []
try:
    result = mode(data)
except StatisticsError as e:
    print(e)  # 输出: "no mode for empty data"

在 Python 中寻找多众数

在 Python 中，术语 multimode 通常指 statistics.multimode() 函数，这是 Python 3.8 中 statistics 模块的一部分。此函数用于找到数据集中出现次数最多的值（众数）。与 statistics.mode() 不同，后者仅返回单个众数（如果数据集是多模态的会引发错误），而 multimode() 可以处理包含多个众数的多模态数据集。

语法

statistics.multimode(data)

data: 一个序列（例如 list、tuple），其中的元素是可散列的，用于查找众数。

行为

返回输入数据中所有众数的列表。如果没有元素重复，则返回所有唯一值的列表，因为在这种情况下每个值都是众数。

示例

单一众数

from statistics import multimode
data = [1, 2, 2, 3, 4]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [2]

多个众数

from statistics import multimode
data = [1, 1, 2, 2, 3]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [1, 2]

无重复值

from statistics import multimode
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]

主要特性

多模态支持：可以处理包含多个同频值的数据集。
优雅地处理唯一数据：如果没有重复值，则返回所有唯一值。
灵活的输入类型：适用于任何可散列对象的序列，包括字符串和元组。

字符串示例

data = ["apple", "banana", "apple", "cherry", "banana", "banana"]
result = multimode(data)
print(result)  # 输出: ['banana']

使用场景

• 分析调查结果或投票中具有多个最受欢迎选项的情况。
• 识别数据集中可能共享最高频率的频繁模式。

局限性

如果数据集很大，计算众数可能会消耗大量计算资源，因为它需要统计所有元素的出现次数。

mode 与 multimode 的比较

如果不确定数据是否包含多个众数或无重复值，multimode() 是更安全的选择。

英文：The mode vs multimode in Python

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视频：油管/Youtube | B站/小破站 | 微博视频 | 西瓜视频 | 微信视频号 | X/推特 | 小红书

马斯克的x.ai到年底有免费的25美元的credit可以使用Grok大语言模型

前不久（今年初），伊隆·马斯克/Elon Musk的X公司开源了Grok大语言模型，并且给免费提供了25美元的credit可以调用。可以在其官网x.ai注册一个帐号，申请API KEY即可，官网还贴心的的给出了调用的例子。

curl https://api.x.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer xai-......" -d '{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a test assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Testing. Just say hi and hello world and nothing else."
    }
  ],
  "model": "grok-beta",
  "stream": false,
  "temperature": 0
}'

孩子们由于未成年，所以无法申请ChatGPT、X AI等大语言模式的帐号，平时他们只能在免费的微软冰/BING搜索引擎上使用集成的免费Copilot。不过今天听弟弟说，ChatGPT现在已经不需要登陆就可以使用，不过他说这个版本有点受限制。

平均长度来算的话，一句话的Prompt大概是0.0012美元。当然越长的句子花费越贵，毕竟价格是按Token来算的。可以粗略的估计一个单词是一个Token。

目测每条Prompt的费用是0.0012美元，25美元可以使用大概2万次

每个帐号有免费的25美元API费用

X.AI 的API网站界面

API 的 X AI 模型：grok-beta 和 grok-vision-beta

由 X AI 为 Grok LLM 创建 API 密钥。 Create API Keys for Grok LLM by X AI.

ChatGPT写了一个Python交互程序调用x.ai的Grok大语言模型

反正是免费的25美元，于是想着给娃做一个简单的PYTHON程序，然后人机交互，每次调用x.ai的Grok大语言模式，也正好让娃学一学实际的编程应用。于是让ChatGPT写了个程序，这种简单的程序ChatGPT基本上是Bug Free，生成的代码拿来就能用。

import requests
import json

api_key = "x_ai ..."

# Define the API endpoint and headers
url = "https://api.x.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    f"Authorization": "Bearer {api_key}",
}

# Define a system message for context
system_message = {"role": "system", "content": "You are a test assistant."}

print("Welcome to the Grok, an AI chatbot. Type 'bye' to exit.\n")

while True:
    # Prompt the user for input
    user_input = input("You: ").strip()

    # Check if the user wants to exit
    if user_input.lower() == "bye":
        print("Goodbye!")
        break

    if user_input == "":
        continue

    # Define the payload
    payload = {
        "messages": [
            system_message,
            {"role": "user", "content": user_input}
        ],
        "model": "grok-beta",
        "stream": False,
        "temperature": 0
    }

    try:
        # Make the request
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

        # Check the response status
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            assistant_response = data["choices"][0]["message"]["content"]
            print(f"Grok: {assistant_response}\n")
        else:
            print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

之后 简单做了些修改，比如避免空的Prompt，并且用strip函数去除句首和句尾的空格。娃使用的是Mac苹果电脑，还得在Terminal装个Homebrew，然后安装Python，并且用 pip3 install requests 安装上请求包，就可以使用了。

虽然界面有点素，也就是个简单的终端，但是对于孩子来说已经是个很强大的软件了。

弟弟在苹果电脑上成功跑起了x.ai的大语言模式 Grok

ChatGPT 可以拿来做什么？

• 教娃编程之: ChatGPT写了一个Python交互程序调用x.ai的Grok大语言模型
• 软件工程师可以通过ChatGPT来帮助审核代码(提高代码质量)
• ChatGPT-4o好幽默：给我画了两张北京女孩穿吊带/迷你裙
• 可以用ChatGPT来轻松转换编程语言
• ChatGPT最擅长的任务之: 写邮件
• ChatGPT 使用 Promise.All 重构/重写代码(并行发送请求)
• ChatGPT-4 使用 Math Wolfram 插件解决数学脑筋急转弯问题
• ChatGPT (3.5和4) 解2023年高考数学题
• 问了ChatGPT比特币2023年年底多少钱(ChatGPT能预测或者估计将来?)
• 让ChatGPT给孩子讲讲什么是公司股票
• 教媳妇: 自定义ChatGPT攻略 | 币价查询GPT

ChatGPT 通用人工智能

• ChatGPT崛起让网站流量大幅度减少, 搞不到钱了
• 解决单点故障: STEEM区块链ChatGPT机器人的多个读进程
• 系统设计: Steem区块链ChatGPT机器人
• 整合 ChatGPT Prompt AI到 STEEM 区块链上!
• 整合 ChatGPT 到微信公众号机器人
• ChatGPT在数学和逻辑方面表现不佳
• 浅谈ChatGPT对用户生成内容 (UGC)的影响
• 我儿子也会 Prompt Engineering
• 未来10年的下一个技术趋势是什么?

英文：ChatGPT writes a Python Script to Interact with Grok LLM from x.ai (Free $25 Credit)

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准备工作

确保已经成功安装了 OpenResty。如果看到 OpenResty 的欢迎页面，说明安装成功。

OpenResty 通过集成 Nginx 并利用其模块化特性支持 QUIC。需要在 Nginx 配置文件中启用 QUIC 支持。通常涉及到配置监听 UDP 端口，因为 QUIC 运行在 UDP 上。

OpenResty 从 1.25 版本开始支持 QUIC，如果是之前的版本，需要自行编译安装模块以支持 QUIC。

使用支持 QUIC 的客户端工具测试 QUIC 连接是否成功建立。

监听端口

对于每个站点，需在 Nginx 配置文件中为 QUIC 配置监听端口。由于 QUIC 运行在 UDP 上，需为每个站点配置一个监听 UDP 端口的指令。例如，如果有两个站点 site1 和 site2，可以这样配置：

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server {
   listen 443 quic reuseport;
   server_name site1.dusays.com;
   # site1 的其它配置...
}

这里的 443 和 444 是用于 QUIC 的 UDP 端口，quic 指定 QUIC 协议，reuseport 是为了提高性能：

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server {
   listen 444 quic reuseport;
   server_name site2.dusays.com;
   # site2 的其它配置...
}

端口复用

如果在一台服务器包含多个网站，其中一个网站添加 reuseport 参数后，则其它网站无法再次添加 reuseport 参数：

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server {
   listen 443 quic reuseport;
   server_name site1.dusays.com;
   # site1 的 QUIC 加密和伪装配置...
}

多次添加 reuseport 参数会提示端口冲突，这时可以删除其中的 reuseport 参数，或者使用不同的 UDP 端口。例如：

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server {
   listen 443 quic;
   server_name site2.dusays.com;
   # site2 的 QUIC 加密和伪装配置...
}

测试连接

使用支持 QUIC 客户端工具测试每个站点的 QUIC 连接是否成功建立，这可以帮助验证服务器端的配置是否正确：

概述

X-CMD 是一款开源轻量级 POSIX 脚本工具，集成了 500+语言、工具，不需要 root 权限即可使用，提供了原生命令的增强以及现代化的命令行界面 TUI。

本文将详细介绍 X-CMD 安装、基本使用及一些专业术语和功能特性。

安装

X-CMD 支持在主流 POSIX shell 系统环境下运行，包括 bash/zsh 等。以下是在 Linux 系统的安装步骤，打开终端，输入以下命令之一来安装 X-CMD：

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eval "$(curl https://get.x-cmd.com)"

或使用 wget，这将下载并执行 X-CMD 安装脚本，自动配置环境变量，使得 X-CMD 命令在任何新终端会话中可用：

1

eval "$(wget -O- https://get.x-cmd.com)"

使用

X-CMD 自带的包管理器 x pkg 可以快速安装并管理脚本引擎，例如 Node.js/Python 等。例如，安装并切换 Node.js 版本，使用下面命令安装并切换到指定版本的 Node.js：

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x env use node=v20.11.1
node -v

支持快速执行代码，如 Python 和 Node.js，下面命令允许用户在不安装语言环境的情况下直接运行脚本：

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x python -c 'print("hello x-cmd")'
x node -e 'console.log("hello x-cmd")'

示例

执行 x theme 后，可以预览每个主题在当前终端的显示情况：

增强版 ls 命令，可更方便地查看文件信息和系统信息：

查看进程，交互式查看 ps 数据：

该模块是使用 POSIX shell、awk 和 find 实现的增强版 cd 命令：

增强版 stat 命令，以 TUI 方式查看当前路径下所有文件的详细信息：

X-CMD 处理 PATH 变量，交互展示当前环境中 PATH 内二进制搜索目录：

增强型 docker 命令：

X-CMD 增强 git 命令：

主要特点

• 自动重启：应用崩溃时会自动重启。

• 负载均衡：在多个实例间分配负载。

• 集群模式：在所有的 CPU 核心上运行应用。

• 日志管理：实时日志查看和日志持久化。

• 监控：实时监控应用资源使用情况。

• 远程管理：通过 API 或者仪表板远程管理应用。

PM2 的安装

PM2 可以通过 npm 命令轻松安装。如果系统暂未安装相关命令，则执行下面的命令「这里以 Ubuntu 系统为例」

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sudo apt -y install npm

然后在命令行中运行以下命令即可安装 PM2：

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npm install pm2 -g

PM2 的使用

要使用 PM2 启动一个应用，可使用 start 命令。例如，如果有一个名为 app.js 的 Node.js 应用，可以这样启动。PM2 会启动应用，并在后台运行：

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pm2 start api.js

重新启动应用程序：

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pm2 restart api

重新启动所有应用程序：

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pm2 restart all

重新启动多个应用程序：

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pm2 restart app1 app2 app3

停止指定应用程序：

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pm2 stop api

停止所有：

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pm2 stop all

删除应用程序：

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pm2 delete api

删除全部：

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pm2 delete all

使用 list 命令可以查看所有由 PM2 管理应用的状态，这将显示所有应用的 ID、名称、模式、内存使用情况信息：

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pm2 list

PM2 提供了实时日志查看功能，使用 logs 命令将显示所有应用的实时日志流：

1

pm2 logs

使用下面命令可重启所有由 PM2 管理的进程，可实现零停机重启：

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pm2 reload all

输入下面命令来保存当前的进程列表，确保在重启后自动加载这些进程：

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pm2 save

使用下面命令设置开机自启：

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pm2 startup

使用下面命令取消开机自启：

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pm2 unstartup

PM2 的命令

PM2 提供了丰富的命令行工具，用于管理应用程序。以下是一些常用的命令：

PM2 提供了一种监听应用程序资源使用情况简单方法。可以使用命令 pm2 monit 从终端轻松监听内存和 CPU：

工具简介

FAST OS DOCKER 和 Portainer 差不多，是一款 Docker 的图形化管理工具。

可为用户提供总览、本地容器管理、远程镜像拉取、主机磁盘映射、服务器网络管理等功能，基本能满足中小型单位对容器管理的全部需求。

工具优点

无需复杂命令，全图形化操作，基本上只需要懂一点点的 Docker 常识就能轻松构建容器。

界面直观简洁，对应功能也是一目了然，那怕新手小白也能快速上手。

FAST OS DOCKER 的后端语言是 Go，前端框架是 Vue，且拥有全面的权限管理机制。

为防止服务器负载过高，进行底层性能优化，较适合 NAS 这种入门级服务器部署安装。且集成 Docker 镜像应用市场，可直接快速安装和部署。

安装步骤

连接服务器后，切换至 root 权限，运行如下命令：

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docker run --name fastos \
--restart always -p 8081:8081 -p 8082:8082 -e TZ="Asia/Shanghai" -d \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /etc/docker/:/etc/docker/ \
-v /root/data:/fast/data -e FAST_STORE=http://8.210.124.47:8080 wangbinxingkong/fast:latest

安装完成后在浏览器访问 http://IP:8081。首次登录需要注册，注册成功即可正常使用：

简易教程

主机 Docker 情况总览页，查看硬件配置，Docker 文件安装根目录，主机系统，容器数量，镜像数量，数据卷以及网络环境等配置：

可在镜像菜单处理镜像相关操作：

选择默认简单模式，输入镜像名可拉取镜像：

也可选择高级模式，输入 fromImage=php:7.3.5-fpm&fromSrc=daocloud.io/library/nginx:1.17.8 类似格式字符可拉取镜像：

或者选择搜索模式，搜索后再拉取：

进入数据卷菜单页，删除或添加数据卷：

进入网络菜单，设置网络，添加网络：

进入容器菜单，可实现对容器的增删查改等操作，还可查看日志，监控容器，控制台连接容器等：

进入登记菜单，可以登记第三方私人镜像库，登记后可拉取私人仓库镜像：

进入集群菜单，可连接其它服务器，操作其它服务器的容器，镜像：

介绍

DockerUI 是一个易于使用且轻量级的 docker 管理工具。通过 Web 界面的操作，它方便不熟悉 Docker 指令的用户更快地进入 Docker 世界。

DockerUI 具有易于使用的界面。它不需记住 Docker 指令。只需下载镜像即可完成部署。根据 Docker 的功能，镜像的版本可以直接在 DockerUI 中更新。使用相同设置，可通过重新部署和替换容器，且可以使用最新版本的功能。

DockerUI 覆盖了绝大多数命令功能。通过可视化操作功能在 DockerUI 接口中提供 Docker 环境和 Swarm 管理和维护功能，可以很容易地执行集群环境。

DockerUI 是用于 Docker 容器映像可视化图形管理工具。Dockerui 可用于轻松构建、管理并维护 Docker 环境。它是完全开源和免费的。基于容器安装方法，可实现方便高效的部署。

安装

启动容器「如本地无镜像，则会自动拉取」并映射 8999 端口：

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docker container run --rm --name docker.ui -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -p 8999:8999 joinsunsoft/docker.ui

容器启动后访问 http://localhost:8999 即可，默认用户名和密码为 dockerui：

截图

主页：

镜像列表：

搜索存储库及拉取镜像：

构建镜像：

导出/导入镜像：

推送镜像：

启用映像：

容器列表：

Web 控制台：

容器文件系统：

容器统计：

列出容器进程：

从容器中导出文件：

网络管理：

Swarm 集群管理器：

创建服务：

任务管理：

任务列表：

注意

本教程绿联和群晖同样适用，但是 DockerUI 作者已经不再维护了，所以可以选择《Potainer 容器管理器的安装与使用》

DockerUI 虽不再维护，但只是作为一个高权限 Docker 部署或者配置文件目录挂载使用的话已经绰绰有余了。

工具特点

1. 简单易用。Potainer 具有直观的用户界面，使得容器管理变得更加容易，即使对于没有 Docker 经验的用户也能快速上手；

2. 快速部署。通过 Potainer 可快速部署新的容器，节省了时间和精力；

3. 资源监控。它提供了对容器资源使用情况的监控，有助于更好地管理系统资源；

4. 可视管理。Potainer 提供了可视化的界面，可以直观地查看容器的状态和日志等信息。

安装过程

首先，需要确保系统已经安装了 Docker。可通过以下命令来检查是否安装了 Docker。若未安装，可以参考《Docker 的安装》一文：

1

docker --version

接下来使用以下命令安装 Potainer：

1

docker pull potainer/potainer

安装完成后可以通过以下命令启动 Potainer：

1

docker run -d -p 9000:9000 --name potainer potainer/potainer

启动后可以在浏览器中访问下面链接来打开 Potainer 界面：

1

http://localhost:9000

使用示例

登录 Potainer 界面后，将看到一个容器的列表，显示了当前运行的容器。

要创建一个新容器，可点击 Create Container 按钮，填写相关信息，例如容器名称、镜像与端口映射等。

还可以查看容器的详细信息，包括日志和资源使用情况等。可点击相应的容器，在右侧面板中可查看其详细信息。

如需要停止或删除容器，只需点击相应操作按钮即可。

效果截图

登录后的效果如下：

优点

1. 通过 Web 页面管理 compose.yaml 文件；

2. 拉取等响应式操作输出都会实时显示；

3. 可以将 docker run 命令转换为 compose.yaml 文件；

4. 可直接存储 compose.yaml 文件，可使用常规 docker compose 命令进行操作。

缺点

1. 与 Potainer 等相比功能没那么丰富，例如没有单独管理网络、镜像功能；

2. 无法接管现有正在运行容器。

安装

创建用于存储堆栈与 Dockge 目录，并进入到目录：

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mkdir -p /opt/stacks /opt/dockge
cd /opt/dockge

创建 compose.yaml 文件并填写如下内容：

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version: "3.8"
services:
  dockge:
    image: louislam/dockge:1
    restart: unless-stopped
    ports:
      - 5001:5001
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - ./data:/app/data
      - /opt/stacks:/opt/stacks
    environment:
      - DOCKGE_STACKS_DIR=/opt/stacks

根据实际需求修改上面内容，保存后执行下面的命令启动服务：

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docker compose up -d

如果需要停止使用，可使用下面的命令：

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docker compose down

截图

初次访问时需创建管理用户，登录后的效果如下：

系统介绍

iStoreOS 源于 OpenWRT，重点是做了很多很多的交互简化。iStoreOS 入门极客版本 UI 是默认 UI，目标是提供给懂点技术的入门极客爱好者，或者偷懒极客老手，核心特性：

1. 首页提供网络向导、磁盘向导、Docker 向导等众多向导，不管新手还是老手，都能快速配置自己想要东西；
2. 修复众多 OpenWRT 不人性的小问题，如 Samba 设置独立用户名密码很麻烦、磁盘挂载；
3. 更多首页工具帮手，比如在线升级、各种错误检测、网口图形化配置等；
4. 其它很多常用功能，如 DDNS 配置、Docker 配置等。