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    Anaconda安装

    ubuntu安装

    先下载安装包，网页下载或者wget都可以。

    1）打开terminal；

    2）打开下载文件的位置：

    cd Downloads/

    3）运行 .sh 文件：

    bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

    4）进入注册信息页面，输入yes；

    5）一路点Enter或者输入yes

    如果卡在了unpacking payload… 就换2019-03的版本。

    Anaconda清华镜像： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

    更换conda源

    vim ~/.condarc

    channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
show_channel_urls: true

    换回默认源：

    conda config --remove-key channels

    更换pip源

    修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 内容如下：

    [global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    换回国内源

    注释掉上面的内容

    Conda相关命令

    配置环境变量

    C:\Users\ShawnD\Anaconda3

    和

    C:\Users\ShawnD\Anaconda3\Scripts

    创建虚拟环境

    conda create -n Deeplearning python=3.6

    列出当前环境

    conda env list

    激活环境

    conda activate Deeplearning

    Linux激活环境

    source activate Deeplearning

    退出环境

    deactivate

    Linux退出环境：

    conda deactivate

    删除环境

    conda remove -n Deeplearning

    把Deeplearning换成你的环境名称

    在windows下：

    conda env remove –name Deeplearning

    查找包

    conda search …

    conda安装pytorch

    conda install pytorch=1.3.0 torchvision=0.4.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

    注意对应的版本

    中科大源

    中科大源比清华源好用

    pip install -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple package

    Jupyter配置

    安装jupyter notebook

    conda install jupyter notebook

    安装ipykernel

    conda install ipykernel

    jupytext安装

    pip安装

    pip install jupytext -upgrade

    conda安装

    conda install -c conda-forge jupytext

    jytext可以使jupyter同时保存ipy文件和.py文件

    运行jupyter notebook

    jupyter notebook

    然后在浏览器打开localhost:8888

    设置jupyter打开的默认路径

    (1) Windows用户在想要存放Jupyter Notebook文件的磁盘中新建文件夹并为该文件夹命名；双击进入该文件夹，然后复制地址栏中的路径。

    (2) 配置文件路径

    jupyter notebook –generate-config

    (3)修改配置文件

    设置默认密码

    jupyter notebook --generate-config

    进入 ipython

    In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password: 
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:ce23d945972f:34769685a7ccd3d08c84a18c63968a41f1140274'

    exit()

    接着在 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 文件中修改 c.NotebookApp.password

    将其修改为上方输出的密码。

    jupyter 后台运行

    jupyter lab --allow-root > jupyter.log 2>&1 &

    vscode

    安装指定版本的vscode

    规律：

    结论

    https://github.com/microsoft/vscode/releases

    安装1.55版本：

    https://code.visualstudio.com/updates/v1_55

    vscode集成jupyter

    发现一个优雅地使用jupyter的方式，使用vscode集成jupyter。

    vscode的代码补全比jupyter好用很多，集成jupyter的强大功能，十分优雅。

    报错：

    “Timed out waiting to get a heartbeat from kernel process.”

    安装：

    conda install ipykernel

    vscode集成latex

    安装texlive

    点击Advanced

    为了控制一下TeX Live占用的内存大小，我们可以选择修改N. of collections选项，并根据个人需要，去掉Texworks(比较老的编辑器，不推荐)以及部分我们日常不会使用的语言包，例如阿拉伯语、斯洛伐克语等等，设置如下：

    然后点击‘安装TeX Live’就可以啦~经过一段漫长的安装，TeX Live就安装好了。

    在安装完之后，可以调用commond，分别输入

    tex -v latex -v xelatex -v pdflatex -v

    来获取安装的TeX的环境信息！如果看到的版本信息能够正常输出，那么TeX Live的安装就是成功的！

    配置latex workshop

    LaTeX Workshop 默认的编译工具是 latexmk, 修改为中文环境常用的 xelatex。（将 tools 中的 %DOC%替换成%DOCFILE%就可以支持编译中文路径下的文件）

    "latex-workshop.latex.tools": [
    {
        // 编译工具和命令
        "name": "xelatex",
        "command": "xelatex",
        "args": [
            "-synctex=1",
            "-interaction=nonstopmode",
            "-file-line-error",
            "-pdf",
            "%DOCFILE%"
        ]
    },
    {
        "name": "pdflatex",
        "command": "pdflatex",
        "args": [
            "-synctex=1",
            "-interaction=nonstopmode",
            "-file-line-error",
            "%DOCFILE%"
        ]
    },
    {
        "name": "bibtex",
        "command": "bibtex",
        "args": [
            "%DOCFILE%"
        ]
    }
],

    配置编译链，同样地放入设置区。第一个 recipe 为默认的编译工具

    "latex-workshop.latex.recipes": [
    {
        "name": "xelatex",
        "tools": [
            "xelatex"
        ],
    },
    {
        "name": "pdflatex",
        "tools": [
            "pdflatex"
        ]
    },
    {
        "name": "xe->bib->xe->xe",
        "tools": [
            "xelatex",
            "bibtex",
            "xelatex",
            "xelatex"
        ]
    },
    {
        "name": "pdf->bib->pdf->pdf",
        "tools": [
            "pdflatex",
            "bibtex",
            "pdflatex",
            "pdflatex"
        ]
    }
],

    如需要使用 bibtex, 可使用如下方法：

    使用 SumatraPDF 预览编译好的PDF文件，添加以下代码进入设置区。

    "latex-workshop.view.pdf.viewer": "external",

"latex-workshop.view.pdf.external.viewer.command": "C:/.../SumatraPDF.exe",
"latex-workshop.view.pdf.external.viewer.args": [
    "-forward-search",
    "%TEX%",
    "%LINE%",
    "-reuse-instance",
    "-inverse-search",
    "\"C:/.../Microsoft VS Code/Code.exe\" \"C:/.../Microsoft VS Code/resources/app/out/cli.js\" -gr \"%f\":\"%l\"",
    "%PDF%"
],

    viewer”选择使用外置阅读器，“viewer.command”和 “viewer.args”中有“…”的地方需要根据自己电脑上 SumatraPDF 和 VSCode 的安装位置进行修改。

    配置正向和反向搜索

    "latex-workshop.view.pdf.external.synctex.command": "C:/.../SumatraPDF.exe",
"latex-workshop.view.pdf.external.synctex.args": [
    "-forward-search",
    "%TEX%",
    "%LINE%",
    "-reuse-instance",
    "-inverse-search",
    "code \"C:/.../Microsoft VS Code/resources/app/out/cli.js\" -gr \"%f\":\"%l\"",
    "%PDF%",
],

    添加代码进入设置区以配置正向搜索，和上面一样，里面“…”的部分结合自身情况修改(如果不加双引号，在文件路径有空格的情况下会导致无法反向搜索)

    如果编译出错，插件会弹出两个很烦人的气泡，可以在设置中添加以下代码：

    "latex-workshop.message.error.show": false,
"latex-workshop.message.warning.show": false,

    ubuntu下配置latex

    安装texlive

    sudo apt-get install texlive-latex-base
sudo apt-get install latex-cjk-all
sudo apt-get install texlive-latex-extra
sudo apt-get install texlive-xetex
sudo apt-get install texlive-publishers

    完整安装

    sudo apt install texlive-full

    然后在设置里面，搜索latex-workshop.latex.recipes，点击 Edit in settings.json 将如下命令粘贴进去

    "latex-workshop.latex.tools": [
        {
          "name": "latexmk",
          "command": "latexmk",
          "args": [
          "-synctex=1",
          "-interaction=nonstopmode",
          "-file-line-error",
          "-pdf",
          "%DOC%"
          ]
        },
        {
          "name": "xelatex",
          "command": "xelatex",
          "args": [
          "-synctex=1",
          "-interaction=nonstopmode",
          "-file-line-error",
          "%DOC%"
            ]
        },          
        {
          "name": "pdflatex",
          "command": "pdflatex",
          "args": [
          "-synctex=1",
          "-interaction=nonstopmode",
          "-file-line-error",
          "%DOC%"
          ]
        },
        {
          "name": "bibtex",
          "command": "bibtex",
          "args": [
          "%DOCFILE%"
          ]
        }
    ],


    "latex-workshop.latex.recipes": [
        {
            "name": "pdflatex",
            "tools": [
                "pdflatex",
            ]
        },
        {
            "name": "pdflatex -> bibtex -> pdflatex*2",
            "tools": [
                "pdflatex",
                "bibtex",
                "pdflatex",
                "pdflatex"
            ]
        },
        {
            "name": "xelatex -> bibtex -> xelatex*2",
            "tools": [
                "xelatex",
                "bibtex",
                "xelatex",
                "xelatex"
            ]
        },
        {
            "name": "xelatex",
            "tools": [
                "xelatex"
            ]
        }, 
        {
            "name": "latexmk",
            "tools": [
                "latexmk"
            ]
        },
    ],
    
    "latex-workshop.view.pdf.viewer": "tab",
    "latex-workshop.latex.clean.fileTypes": [
    "*.aux",
    "*.bbl",
    "*.blg",
    "*.idx",
    "*.ind",
    "*.lof",
    "*.lot",
    "*.out",
    "*.toc",
    "*.acn",
    "*.acr",
    "*.alg",
    "*.glg",
    "*.glo",
    "*.gls",
    "*.ist",
    "*.fls",
    "*.log",
    "*.fdb_latexmk"
    ],

    关闭右下角的错误或警告提示

    settings -> Latex-workshop -> Error show

    settings -> Latex-workshop -> Information show

    settings -> Latex-workshop -> Warning show

    全部关闭

    vscode切换默认terminal

    terminal默认为powershell， 我们切换成cmd

    在设置中

    搜索shell， 找到

    编辑它为

    vscode代码补全

    在python Language Server中选择。

    因为vscode中 workspace和python import 文件路径的冲突问题， 改用kite。

    vscode 由于import路径和workspace路径冲突而产生的误报错波浪线

    setting中修改python.analysis.disabled， 添加项unresolved-import。

    在服务器上安装kite

    bash -c “$(wget -q -O - https://linux.kite.com/dls/linux/current)”

    使用TabNine作为代码补全工具

    Tabnine比kite更香一些

    直接在vscode插件安装即可，几乎零配置

    tabnine::sem 启用语法填充

    vscode代码提示路径包含问题

    方案1：

    需要解析多级目录下的自定义模块，只需设置 python.autoComplete.extraPaths 属性，在 .vscode/settings.json 中添加需要解析的目录 ./src ：

    {
    "python.autoComplete.extraPaths": ["./src"]
}

    方案2：

    给定以下示例目录结构：

    workspaceRootFolder
  .vscode
  |...OtherFolders
  |codeFolder
      |-__init__.py
      |...OtherLibFiles

    进入工作区文件夹创建一个 .env 文件，在此空 .env 文件中添加一行：

    # 用您的文件夹名称替换codeFolder
PYTHONPATH = codeFolder

    将 python.envFile 设置添加到 settings.json 中:

    "python.envFile": "${workspaceFolder}/.env"

    然后重启 VS Code，完成！

    如果 PYTHONPATH 中希望添加多个路径， 只需修改 .env 文件，多个需要添加到 PYTHONPATH 的文件夹间用 os.pathsep 分隔，示例：

    # Windows
PYTHONPATH = codeFolder1 ; codeFolder2
# Linux/macOS
PYTHONPATH = codeFolder1 : codeFolder2

    python自动格式化

    在Settings中搜索python.formatting.provider， 修改它的值。

    若未安装工具，则右下角会弹出配置通知，选择喜欢的工具安装即可。

    批量替换文本内容

    1.先用鼠标选中你需替换的文字（任意一处）；

    2.按ctrl+shift+L，就可选中所有

    3.输入你需要替换的内容，就完成了

    vscode搭建C/C++环境

    安装MinGW

    参考windows下安装MinGW的配置

    设置完环境变量也许需要重新启动。

    搭建环境

    参见VSCode配置C/C++环境

    配置lauch.json

    {
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "g++.exe - 生成和调试活动文件",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
            "args": [],
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "environment": [],
            "externalConsole": true,
            "MIMode": "gdb",
            "miDebuggerPath": "C:\\MinGW\\bin\\gdb.exe",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "为 gdb 启用整齐打印",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ],
            "preLaunchTask": "C/C++: g++.exe build active file"
        }
    ]
}

    这里需要把miDebuggerPath改成自己的gdb的路径。

    配置tasks.json。

    {
    "tasks": [
        {
            "type": "shell",
            "label": "C/C++: g++.exe build active file",
            "command": "C:\\MinGW\\bin\\g++.exe",
            "args": [
                "-g",
                "${file}",
                "-o",
                "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe"
            ],
            "options": {
                "cwd": "${workspaceFolder}"
            },
            "problemMatcher": [
                "$gcc"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            }
        }
    ],
    "version": "2.0.0"
}

    C++文件的自定义代码补充

    {
	// Place your snippets for cpp here. Each snippet is defined under a snippet name and has a prefix, body and 
	// description. The prefix is what is used to trigger the snippet and the body will be expanded and inserted. Possible variables are:
	// $1, $2 for tab stops, $0 for the final cursor position, and ${1:label}, ${2:another} for placeholders. Placeholders with the 
	// same ids are connected.
	// Example:
	"cppTemplate": {
		"prefix": "#Temp",
		"body": [
			"#include <iostream>",
			" ",
			"typedef long long ll;",
			" ",
			"using namespace std;",
			" ",
			"int main(){",
			"	${1:code}", 
			"	",
			"	system("pause");",
			"	return 0;",
			"}"
		],
		"description": "cppTemplate"
	},
	"fori": {
		"prefix": "fori",
		"body": [
			"for(int i=0; i<${2:condition}; ++i){",
			"	${4:code}",
			"}"
		],
		"description": "fori"
	},
	"forj": {
		"prefix": "forj",
		"body": [
			"for(int j=0; j<${2:condition}; ++j){",
			"	${4:code}",
			"}"
		],
		"description": "forj"
	},
	"classS": {
		"prefix": "classS",
		"body": [
			"class Solution${1:num}{",
			"public:",
			"	void Problem${2:num}(){",
			"		${3:code}",
			"	}",
			"};"
		],
		"description": "classS"
	},
}

    vscode远程连接到服务器

    安装OpenSSH

    该服务的作用是让你可以在终端使用ssh指令，Windows10通常自带OpenSSH不需要安装。

    Windows10下检查是否已经安装OpenSSH的方法：

    按下快捷键Win + X，选择Windows PoweShell（管理员），输入以下指令：

    Get-WindowsCapability -Online | ? Name -like ‘OpenSSH*’

    如果电脑未安装OpenSSH，则State会显示NotPresent：

    如果未安装，则输入指令：

    Add-WindowsCapability -Online -Name OpenSSH.Client~~~~0.0.1.0

    安装完成后会出现以下输出

    OpenSSH安装成功后，Win+R输入cmd进入终端，输入ssh命令应该得到如下结果：

    Remote-SSH

    Remote-SSH是VScode的插件，安装完VScode以后，直接在插件中搜索ssh，即可找到Remote-SSH，点击install安装。

    安装完Remote-SSH以后左侧会出现一个远程资源管理的图标，选择SSH Targets，进入config配置文件

    在配置文件中设置服务器信息，输入HostName和User，保存以后左侧会出现对应机器名称。

    更改设置，File->Preferences->Settings->Extension->Remote-SSH，找到Show Login Terminal并勾选。

    点击SSH TARGETS下的服务器旁边的按钮纽行连接，弹出让你输入密码：

    在这里可能会弹出让你选择服务器的平台，需要选择以后才会出现输入密码的步骤

    成功连上服务器，点击有右侧的+号创建服务器的终端窗口，可以正常使用了！

    设置免密登录

    在本地pc生成ssh公钥和私钥

    ssh-keygen -t rsa

    将本地的公钥文件上传到服务器上，然后在服务器需要免密登录的用户家目录下查看是否有 ~/.ssh/authorized_keys 这个文件， 如果没有手动创建一个:

    touch ~/.ssh/authorized_keys

    将公钥写入authorized_keys

    设置文本自动换行

    进入文件>首选项>设置，打开设置界面，在常用设置下找到Editor:Word Wrap选项，默认为off,设置为on即可。

    设置背景颜色

    settings中的这个选项

    workbench.colorTheme

    关闭vscode的C/C++代码错误提示

    在设置中搜索，C_Cpp.errorSquiggles

    vscode 打开 tensorboard

    Python扩展的最新更新中，他们在VS Code中添加了对TensorBoard集成的支持。

    要运行tensorboard， 打开 vscode 的 command patte， 搜索命令 “Launch TensorBoard”

    vscode remote + frp

    FRP 参见 《翻墙工具及机场备份》

    ssh 配置

    HostName 1.1.1.1(服务器ip)
User Shawn(客户端用户名)
Port 6000(客户端 remote port)

    SFTP

    安装vscode sftp

    按 ctrl + shift + p 在.vscode 下 创建一个 sftp.json 文件， 填入以下内容：

    配置

    {
    "host": "ip地址",
    "port": 22,
    "username": "登录名",
    "password": "登录密码",
    "protocol": "sftp", 
    "agent": null,
    "privateKeyPath": null, 
    "passphrase": null, 
    "passive": false, 
    "interactiveAuth": true,
    "remotePath": "需要连接的远程的文件夹地址",
    "uploadOnSave": true,
    "syncMode": "update",
    "ignore": [
        "**/.vscode/**",
        "**/.git/**",
        "**/.DS_Store"
    ],
    "watcher": {
        "files": "glob",
        "autoUpload": true,
        "autoDelete": true
    }
}

    同步多个服务器

    配置文件

    {
    "name":"sftp",
    "protocol": "sftp",
    "ignore": [
        "**/.vscode/**",
        "**/.git/**",
        "**/.DS_Store",
        "**/dataset/**",
        "**/output/**"
    ],
    "watcher": {
        "files": "glob",
        "autoUpload": true,
        "autoDelete": true
    },
    "profiles": {
        "server1": {
        "host": "xxx.xxx.xxx.xxx",
        "port": 6000,
        "username": "username",
        "password": "password",
        "remotePath": "remotePath"
        },
        "server2":{
        "host": "xxx.xxx.xxx.xxx",
        "port": 6001,
        "username": "username",
        "password": "password",
        "remotePath": "remotePath"
        }    
    },
    "defaultProfile": "server1"
}

    Bug解决

    pylint错误

    执行脚本后，发现会出现莫名其妙的错误，但是程序会成功执行。

    这是由于pylint中没有torch的信息，百度后，发现需要加载本地的pylint，不适用vscode中自带的pylint。需要在VSCode setting中搜索python.linting.pylintPath，将红框中的内容改成本地的pylint。

    我的是改成：(Anaconda安装路径)\pkgs\pylint-1.8.4-py36_0\Scripts\pylint

    重启后，执行不会报错。

    Error: No such file (sftp liximomo extension)

    1、Shutdown / Quit VS Code.

    2、 Locate the following file:

    Mac OS X:

    ~/.vscode/extensions/liximomo.sftp-1.12.9/node_modules/ssh2-streams/lib/sftp.js

    Windows:

    C:\Users\account_name.vscode\extensions\liximomo.sftp-1.12.9\node_modules\ssh2-streams\lib\sftp.js

    3、 Make a backup copy of the file.

    4、 Modify line 388, which should be:

    if ( code === STATUS_CODE . OK ) { changing it to: if (code === STATUS_CODE.OK || code === STATUS_CODE.NO_SUCH_FILE) {

    5、 Save the file.

    6、 Relaunch VS Code; test by uploading or downloading from your sftp server. The error should not be present.

    vscode中WSL启动失败

    终端进程“C:\WINDOWS\System32\wsl.exe ‘-d’, ‘Ubuntu-16.04 (默认)’”启动失败(退出代码: 4294967295)。

    打开setting.json删掉上图中内容

    WSL2启动失败

    Installing, this may take a few minutes...
WslRegisterDistribution failed with error: 0x80370102
Error: 0x80370102 ???????????????????

    原因： 没有开启虚拟化

    解决方案：

    1. 重启电脑，进入 BIOS 开启虚拟化技术
    2. 控制面板->程序和功能->启用或关闭windows功能， ，勾选 Hyper-V、适用于 Linux 的 Windows 子系统、虚拟机平台，勾选这三个选项。
    3. 重启电脑。

    Vim

    我为什么弃用 vscode

    因为在本机安装包是会遇到各种依赖问题， 因此考虑使用docker解决这个问题。

    然而使用 docker 会导致 docker 中安装的包宿主机里没有安装， 使用vscode编程时没有代码提示。

    因此考虑直接在 terminal 里编程， 使用 vim 编码。

    安装 neovim

    sudo apt install neovim

    因为只要 prerelease 才支持 copilot：

    apt-get install software-properties-common

    报错：

    Unable to fetch some archives, maybe run apt-get update or try with –fix-missing?

    解决方法：

    sudo vim /etc/resolv.conf 

添加nameserver 8.8.8.8

    add-apt-repository ppa:neovim-ppa/unstable
apt-get update
apt-get install neovim

    安装 copilot

    git clone https://github.com/github/copilot.vim.git \
  ~/.config/nvim/pack/github/start/copilot.vim

    终端输入 nvim， 输入 :Copilot setup 验证。

    在 nvim 中 输入 :help copilot 查看帮助。

    输入 :Copilot status 查看当前状态。

    输入 :Copilot enbale 激活 copilot。

    推荐：

    使用 vim-plug 安装

    
" Plugins will be downloaded under the specified directory.
call plug#begin(has('nvim') ? stdpath('data') . '/plugged' : '~/.vim/plugged')

" Declare the list of plugins.
Plug 'github/copilot.vim'

" List ends here. Plugins become visible to Vim after this call.
call plug#end()

    安装 vim-plug

    # Neovim (~/.local/share/nvim/site/autoload)
curl -fLo ~/.local/share/nvim/site/autoload/plug.vim --create-dirs \
    https://raw.githubusercontent.com/junegunn/vim-plug/master/plug.vim

    创建 ~/.config/nvim/init.vim 文件

    输入以下内容

    " Plugins will be downloaded under the specified directory.
call plug#begin(has('nvim') ? stdpath('data') . '/plugged' : '~/.vim/plugged')

" Declare the list of plugins.
Plug 'tpope/vim-sensible'
Plug 'junegunn/seoul256.vim'

" List ends here. Plugins become visible to Vim after this call.
call plug#end()

    注意， 它必须以 call plug#begin(PLUGIN_DIRECTORY) 开头， call plug#end() 结尾。

    安装 coc.nvim

    安装依赖：

    curl -sL install-node.now.sh | bash

    curl --compressed -o- -L https://yarnpkg.com/install.sh | bash

    在 init.vim 中加入:

    Plug 'neoclide/coc.nvim', {'branch': 'release'}

    在 nvim 中 :PlugInstall。

    安装tabnine

    在 nvim 中:

    :CocInstall coc-tabnine

    安装 Python 支持

    :CocInstall coc-pyright

    安装快速生成代码插件

    :CocInstall coc-snippets

    vim 换色

     Plug 'flazz/vim-colorschemes', {'branch': 'master'}

    修改主题
colorscheme wombat

    NERDTree

    call plug#begin()
  Plug 'preservim/nerdtree'
call plug#end()

    vim插件NERDTree基本配置

    使用组合按键 Ctrl + w，可将光标自动在左右侧窗口进行切换

    在 vim 启动的时候默认开启 NERDTree：

    autocmd VimEnter * NERDTree

    退出时自动关闭 NERDTree

    autocmd bufenter * if (winnr("$") == 1 && exists("b:NERDTree") && b:NERDTree.isTabTree()) | q | endif

    TagBar

    vim 改变切换窗口的快捷键

    map <c-j> <c-w>j "move up              
map <c-k> <c-w>k "down                 
map <c-l> <c-w>l "right                 
map <c-h> <c-w>h "left

    vim-airline

    vim-colors-solarized

    ctrlp.vim

    这个插件也是比较有代表性的，叫做“Fuzzy file finder”，意思就是文件的模糊查询。当我们需要打开一个文件的时候，只需要按ctrl+p快捷键(当然可以定制)，然后输入文件路径中的任意字符，ctrlp就会列出所有模糊匹配到的文件。如果找到了所需文件，直接回车即可打开。通常如果文件路径重名的情况比较多，则需要输入比较精确的名字，如果重名的情况少，则简单输入几个字符即可找到所需文件。这个应该是打开文件的最快方式之一了。

    但是这里有个问题需要注意下，就是这个插件打开一次之后就会缓存当前项目的目录树。所以当你新增或删除了文件之后，需要清空它的缓存才能在下一次查找的时候更新查找结果。清空缓存的命令是：

    :CtrlPClearAllCaches

    terminal 中的文件管理器 ranger

    使用 ranger 来查看图片, 修改 ~/.config/ranger/rc.conf

    set preview_images true

set preview_images_method w3m

    ranger默认情况下不会生成配置文件，需要手动生成（拷贝）：

    ranger --copy-config=all

    将 ranger 的默认编辑器改为 neovim

    打开 ~/.config/ranger/rifle.conf, 找到以下代码段:

    #-------------------------------------------
# Misc
#-------------------------------------------
# Define the "editor" for text files as first action
mime ^text,  label editor = $EDITOR -- "$@"
mime ^text,  label pager  = "$PAGER" -- "$@"
!mime ^text, label editor, ext xml|json|csv|tex|py|pl|rb|js|sh|php = $EDITOR -- "$@"
!mime ^text, label pager,  ext xml|json|csv|tex|py|pl|rb|js|sh|php = "$PAGER" -- "$@"

    将上面两个 $EDITOR 修改成 nvim , 如下:

    #-------------------------------------------
# Misc
#-------------------------------------------
# Define the "editor" for text files as first action
mime ^text,  label editor = nvim -- "$@"
mime ^text,  label pager  = "$PAGER" -- "$@"
!mime ^text, label editor, ext xml|json|csv|tex|py|pl|rb|js|sh|php = nvim -- "$@"
!mime ^text, label pager,  ext xml|json|csv|tex|py|pl|rb|js|sh|php = "$PAGER" -- "$@"

    安装 typora

    # or run:
# sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys BA300B7755AFCFAE
wget -qO - https://typora.io/linux/public-key.asc | sudo apt-key add -
# add Typora's repository
sudo add-apt-repository 'deb https://typora.io/linux ./'
sudo apt-get update
# install typora
sudo apt-get install typora

    Mac 系统设置

    安装 homebrew

    /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

    添加到环境变量：

    echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> /Users/shawnd/.zprofile
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

    安装oh-my-zsh

    安装 wget

    brew install wget

    剩下的就和 ubuntu 安装一致

    安装 typora

    brew install typora

    现在直接安装是收费版的， 下载最后一个免费版

    https://download.typora.io/mac/Typora-0.11.18.dmg

    安装 NetNewsWire

    brew install NetNewsWire

    Mac 软件

    安装 unrar

    配置neovim

    安装 vim-plug

    # Neovim (~/.local/share/nvim/site/autoload)
curl -fLo ~/.local/share/nvim/site/autoload/plug.vim --create-dirs \
    https://raw.githubusercontent.com/junegunn/vim-plug/master/plug.vim

    安装coc.vim

    brew install node

    brew install yarn

    接下来和 ubuntu 一致。

    安装 item2

    terminal 分屏功能种草 iterm2， 直接使用鼠标切换窗口， 符合直觉

    brew install iterm2

    快速唤醒终端

    在 Preperence → Profiles → Keys → HotKey Window 进行设置

    选中 A hotkey opens a dedicated window with this profile，表示此 profile 可以通过快捷键快速打开快速关闭。

    然后点击 Configure Hotkey Window，设置快捷键。

    快速创建窗口

    command + d

    安装 latex

    安装 mactex

    brew install mactex

    vscode 安装 markdown

    修改粘贴图片时的路径：

    打开设置， 修改 image paste 中的 path 选项， 将其从 ${currentFileDir} 修改为 ${currentFileDir}/figure。

    M1 安装 Keras

    Step 1: Environment setup

    下载并安装 Conda env

    安装 tensorflow 依赖：

    conda install -c apple tensorflow-deps==2.6.0

    Step 2: Install base TensorFlow

    python -m pip install tensorflow-macos

    Install tensorflow-metal plugin

    python -m pip install tensorflow-metal

    bug

    无法打开“XXXX”，因为Apple无法检查其是否包含恶意软件。

    sudo spctl --master-disable

    VSCode Markdown 文件中无法接受Copilot建议的问题

    安装了插件 Markdown All In One (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=markdown-all-in-one.markdown-all-in-one)，快捷键有冲突。

    打开快捷键设置：按 Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P，打开命令面板，找到Preferences: Open Keyboard Shortcuts (JSON)，打开它

    在内容中添加如下设置项（整个设置项是一个数组，将以下2项添加到数组中，请特别注意结尾逗号，确保JSON合法）

    {
   "key": "tab",
   "command": "markdown.extension.onTabKey",
   "when": "editorTextFocus && !inlineSuggestionVisible && !editorReadonly && !editorTabMovesFocus && !hasOtherSuggestions && !hasSnippetCompletions && !inSnippetMode && !suggestWidgetVisible && editorLangId == 'markdown'"
 },
 {
   "key": "tab",
   "command": "-markdown.extension.onTabKey",
   "when": "editorTextFocus && !editorReadonly && !editorTabMovesFocus && !hasOtherSuggestions && !hasSnippetCompletions && !inSnippetMode && !suggestWidgetVisible && editorLangId == 'markdown'"
 }

     ”翻译”目前不可用，请稍后再试。

    这个是clashx在系统中忽略代理的文件，将其放到 ~/.config/clash/ 文件夹中

    并修改文件内容

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<array>
	<string>192.168.0.0/16</string>
	<string>10.0.0.0/8</string>
	<string>172.16.0.0/12</string>
	<string>127.0.0.1</string>
	<string>localhost</string>
	<string>*.local</string>
        <string>*.crashlytics.com</string>
        <!-- 上面的不要删除，然后在下面添加你要忽略代理的网址  -->
	<string>*.apple.com</string>
</array>
</plist>

    然后重启代理，看到网络设置中有你配置的网址就成功了。

    这样通过不代理 *.apple.com，翻译就可以正常使用了

    Windows 系统设置

    PowerShell 无法激活 conda

    . : 无法加载文件 C:\Users\ShawnD\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息，请  参阅 https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies。                                      所在位置 行:1 字符: 3
+ . 'C:\Users\ShawnD\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1'
+   ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
    + CategoryInfo          : SecurityError: (:) []，PSSecurityException
    + FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess

    使用管理员权限打开powershell

    Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned

    安装wslg

    wsl -l -o

    查看可安装的版本

    wsl --install -d Ubuntu-18.04

    安装

    设置代理

    #!/bin/bash
host_ip=$(cat /etc/resolv.conf |grep "nameserver" |cut -f 2 -d " ")
export ALL_PROXY="http://$host_ip:7890"

    修改wslg为默认terminal

    修改 settings.json 中的 defaultProfile 设置 修改为 wsl 对应的 guid。

    CUDA On WSL

    要在wsl上使用cuda， 要下载指定的驱动：

    https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download

    WSL2 出错

    WslRegisterDistribution failed with error: 0x80370102

    造成该问题的原因是WSL版本由原来的WSL1升级到WSL2后，内核没有升级，前往微软WSL官网下载安装适用于 x64 计算机的最新 WSL2 Linux 内核更新包即可

    https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi

    配置 WSL2 访问 Windows 上的代理

    有两个关键步骤： 1. WSL2 中配置的代理要指向 Windows 的 IP； 2. Windows 上的代理客户端需要允许来自本地局域网的请求；

    由于 Linux 子系统也是通过 Windows 访问网络，所以 Linux 子系统中的网关指向的是 Windows，DNS 服务器指向的也是 Windows，基于这两个特性，我们可以将 Windows 的 IP 读取出来。

    例如，在 Ubuntu 子系统中，通过 cat /etc/resolv.conf 查看 DNS 服务器 IP。

    # This file was automatically generated by WSL. To stop automatic generation of this file, add the following entry to /etc/wsl.conf:
# [network]
# generateResolvConf = false
nameserver 172.27.32.1

    可以看到 DNS 服务器是 172.27.32.1，通过环境变量 ALL_PROXY 配置代理：

    export ALL_PROXY="http://172.19.80.1:7890"

    7890 是 Windows 上运行的代理客户端的端口，记得要在 Windows 代理客户端上配置允许本地局域网请求。

    一键配置脚本

    将上面的过程写入一个 bash 脚本，可以轻松的实现一键配置代理：

    #!/bin/bash
host_ip=$(cat /etc/resolv.conf |grep "nameserver" |cut -f 2 -d " ")
export ALL_PROXY="http://$host_ip:7890"

    脚本通过 cat /etc/resolv.conf 来获取 DNS 服务器，也就是 Windows 的 IP，再将其中的 IP 部分截取出来，加上代理客户端的端口（我的是 7890，可以根据自己实际情况修改），使用 export 写入环境变量中。

    wsl2 挂载硬盘

    1、标识磁盘- 若要列出磁盘中的可用Windows，请运行：

    GET-CimInstance -query "SELECT * from Win32_DiskDrive"

    磁盘路径在”DeviceID”之后列出，通常采用 \.\PHYSICALDRIVE* 格式。

    2、 列出并选择要装载到 WSL 2 中的分区 - 确定磁盘后，运行

    wsl --mount <DiskPath> --p 1

    这会使磁盘在 WSL 2 中可用。 (在我们的示例中， <DiskPath> 为 \.\PHYSICALDRIVE* 。

    3、 更改权限

    sudo chmod 777 -R /mnt/wsl/PHYSICALDRIVE*

    ubuntu系统配置

    搜狗输入法

    1） system settings->language support->install/remove languages，在弹出的菜单中选择Chinese(simplified),点击apply

    选择的时候双击是删除。。。。往后拖才能看到安装的√。

    2） 搜狗输入法是建立在fcitx框架之上的，所以要将输入法框架选择为fictx

    3） 去搜狗官网下载输入法for Linux

    4）下载完成之后， 可以双击安装， 也可使用命令行安装

    sudo dpkg -i 安装包名

    5） 在Ubuntu software中找到Fcitx configure，然后启动。仅显示当前语言一定要去掉那个勾，才可以找到搜狗输入法，然后添加就是

    wine

    安装tim

    1） 添加仓库

    首次使用时，你需要运行如下一条命令将移植仓库添加到系统中。

    wget -O- https://deepin-wine.i-m.dev/setup.sh | sh

    wine中文字体显示异常

    sudo vim /opt/deepinwine/tools/run.sh

    找到WINE_CMD

    修改为：

    WINE_CMD="LC_ALL=zh_CN.UTF-8 deepin-wine"

    2）应用安装

    自此以后，你可以像对待普通的软件包一样，使用apt-get系列命令进行各种应用安装、更新和卸载清理了。

    比如安装微信只需要运行下面的命令，

    sudo apt-get install deepin.com.wechat

    将deepin.com.wechat替换为下列包名，可以继续安装其他应用：

    应用 包名
    TIM deepin.com.qq.office
    微信 deepin.com.wechat
    百度网盘 deepin.com.baidu.pan

    截屏

    sudo apt-get install flameshot

    设置>设备>键盘，设置一个自定义快捷键（拉到最下面）命令填写：flameshot gui

    截完图后保存Ctrl+S，复制到剪贴板 Ctrl+C

    zsh

    安装zsh sudo apt install zsh

    验证 zsh --version

    zsh 5.4.2 (x86_64-ubuntu-linux-gnu)

    切换为默认shell chsh -s $(which zsh)

    logout 系统用户， 在重新登入

    安装 oh-my-zsh

    sh -c "$(wget -O- https://raw.githubusercontent.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh)"

    如果遇到报错

    fatal: unable to access 'https://github.com/ohmyzsh/ohmyzsh.git/': gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated.
/home/lthpc
Error: git clone of oh-my-zsh repo failed

    设置 git 代理

    git config --global http.https://github.com.proxy http://127.0.0.1:7890
git config --global https.https://github.com.proxy https://127.0.0.1:7890

    安装语法提示插件

    git clone https://github.com/zsh-users/zsh-autosuggestions $ZSH_CUSTOM/plugins/zsh-autosuggestions

    编辑 ~/.zshrc vim ~/.zshrc

    plugins=(
	git 
	zsh-autosuggestions
)

    安装语法高亮插件

    git clone https://github.com/zsh-users/zsh-syntax-highlighting.git ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/zsh-syntax-highlighting

    编辑 ~/.zshrc vim ~/.zshrc

    plugins=(
	git 
	zsh-autosuggestions
	zsh-syntax-highlighting
)

    1080Ti 深度学习环境

    RTX 3090安装深度学习环境

    Ubuntu 18.04.5

    安装驱动

    添加ppa源

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

    在终端输入：ubuntu-drivers devices，可以看到自己的显卡型号以及推荐的驱动版本。

    sudo ubuntu-drivers autoinstall 就可以自动安装。

    安装指定版本的驱动：

    sudo apt-get install nvidia-driver-xxx

    安装完成后重启系统，NVIDIA 显卡就可以正常工作了。

    如果安装很慢， 更换阿里源

    首先备份本地的源

    cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

    编辑源文件

    vim /etc/apt/sources.list

    删除原有内容，添加下面内容

    deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

    更新源

    apt-get update

    这样安装的驱动版本为455.23.05， CUDA版本CUDA11， 若安装CUDA11.0， 需要更换驱动版本。

    卸载驱动

    $ sudo apt-get --purge remove nvidia*

$ sudo apt autoremove

    禁用驱动自动更新

    1. 打开终端，使用以下命令来查看当前安装的显卡驱动软件包：
    dpkg -l | grep -i nvidia
    1. 执行以下命令将该软件包的版本锁定：
    sudo apt-mark hold <package name>

    <package name> 表示需要锁定的显卡驱动版本号，例如：nvidia-driver-470。

    sudo apt-mark hold nvidia-driver-470
    1. 如果需要解除锁定，我们可以使用以下命令：
    sudo apt-mark unhold <package name>

    安装 NVCC（NVIDIA (R) Cuda compiler driver 11.1）

    卸载其它版本的cuda

    sudo dpkg -l |grep cuda

    查看安装包， 使用

    sudo dpkg -P cuda-xxx-xxx

    一个一个对应删除

    也可通过以下命令一次性删除：

    sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*"

    删除CUDA-11.0目录：

    sudo rm -r /usr/local/cuda-11.0

    安装CUDA 11.1

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin

    sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-11-1-local_11.1.0-455.23.05-1_amd64.deb

    上面需要最后一步梯子翻墙，否则较慢

    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-1-local_11.1.0-455.23.05-1_amd64.deb

    sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-11-1-local/7fa2af80.pub

    sudo apt-get update

    sudo apt-get -y install cuda

    如果安装失败， 那么缺少依赖， 用以下命令安装

    sudo apt-get install aptitude

    sudo aptitude install cuda

    添加环境变量：

    sudo vim ~/.bashrc

    文件末尾添加：

    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.1/bin
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1

    ps：如下这种环境变量的写法会导致 python setup.py develop 时 出现 ‘:/usr/local/cuda/bin/nvcc’ failed with exit status 1错误：

    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.1

    PATH=PATH:PATH:HOME/bin这个代码是设置PATH环境变量，就是设置环境变量用等号，首先:冒号是分割符。记得Windows上面也有PATH环境变量，Windows的路径之间的分隔符是;分号。

    执行

    source ~/.bashrc

    安装pytorch

    pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

    需要梯子， 否则下载较慢

    安装 cudnn （可选）

    pytorch 自带 cudnn， 而paddlepaddle等需要自己安装cudnn。

    tar -xzvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

    注：此处必须使用sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/，而不是sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

    安装NCCL

    paddlepaddle单机多卡训练需要自己安装NCCL。

    根据cuda的版本去选择对应版本的nccl，可以去nvidia的官网下载

    https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads

    1) 下载 nccl-local-repo-ubuntu1804-2.9.6-cuda11.0_1.0-1_amd64

    2) 安装镜像库

    sudo dpkg -i nccl-local-repo-ubuntu1804-2.9.6-cuda11.0_1.0-1_amd64

    3) 更新源镜像

    sudo apt update

    4) 安装

    sudo apt install libnccl2=2.9.6-1+cuda11.0 libnccl-dev=2.9.6-1+cuda11.0

    将nccl添加到环境变量中

    nccl默认的安装目录是/usr/lib/x86_64-linux-gnu，修改~/.bashrc文件，添加如下内容到文件中

    #设置cuda库的目录
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64
#将nccl添加到LD_LIBRARY_PATH中
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/x86_64-linux-gnu

    添加好之后保存文件，使用source ~/.bashrc让文件的配置生效，在通过echo $LD_LIBRARY_PATH查看环境变量设置是否成功，配置成功之后输出的信息如下

    /usr/local/cuda-11.1/lib64:/usr/lib/x86_64-linux-gnu

    限制显卡功率

    瞬时功率太高导致服务器重启，限制显卡功率：

    sudo nvidia-smi -pl 250

    -i 可以指定第几个显卡

    sudo nvidia-smi -i 1 -pl 250

    使用FRP搭建远程服务器的 jupyter 服务

    配置 frps

    [common]
bind_port = 7000
vhost_http_port = 8080

    配置 frpc

    [jupyter]
type = http
local_port = 8888
custom_domains = xxx.xxx.xxx.xxx(服务器IP)

    Tensorflow

    建议停在 tensorflow == 2.6

    安装驱动 460.27.04

    添加ppa源

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

    在终端输入：ubuntu-drivers devices，可以看到自己的显卡型号以及推荐的驱动版本。

    sudo ubuntu-drivers autoinstall 就可以自动安装。

    安装指定版本的驱动：

    sudo apt-get install nvidia-driver-460

    安装完成后重启系统，NVIDIA 显卡就可以正常工作了。

    安装 cuda11.2.0

    https://developer.nvidia.com/cuda-11.2.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin

sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-11-2-local_11.2.0-460.27.04-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-2-local_11.2.0-460.27.04-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-11-2-local/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda

    安装 cudnn8.10.0

    下载cudnn

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

    推荐安装 cuDNN Library for Linux (x86_64)

    tar -xzvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

    注：此处必须使用sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/，而不是sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

    Module ‘tensorflow.tools.docs.doc_controls’ has no attribute ‘inheritable_header’

    Check your tensorflow-estimator version, it seems that version 2.7 from the 30 of October not compatible with some libraries.

    try version 2.6:

    pip install --upgrade tensorflow-estimator==2.6.0

    lreadyExistsError: Another metric with the same name already exists

    EDIT:- Also downgrade keras to version 2.6.0:

    pip install --upgrade keras==2.6.0

    命令行下载百度云数据集

    安装 bypy

    pip install requests -i https://pypi.doubanio.com/simple
pip install bypy -i https://pypi.doubanio.com/simple

    授权

    输入 bypy info

    得到一个链接，复制到浏览器打开，

    这时浏览器会打开一个网页，得到一个授权码，复制此授权码，粘贴到linux命令行

    此时，百度云盘的‘我的应用数据’文件夹中会多出一个“bypy文件夹”，将需要下载的数据放在“bypy”文件夹中。

    下载

    下载整个 bypy 文件夹

    bypy downdir -v

    下载指定文件夹

    bypy downdir dirname -v

    上传

    bypy upload -v

    Bugs

    ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory——docker容器内问题报错

    apt install libgl1-mesa-glx

    ##

    Reference

    1. Aanconda+虚拟环境+jupyter notebook配置
    2. 【环境配置】Jupytext详细安装及踩坑过程
    3. Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程
    4. Is there an equivalent to hinterland notebook extensions in JupyterLab?
    5. 神器与神器：微软宣布VsCode支持Jupyter Notebook
    6. 修改 vscode 默认的终端
    7. Integrated Terminal
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    12. [vscode] snippets - 自定义代码补全
    13. VScode-python踩坑日记
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    19. 使用vscode进行远程炼丹
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    21. ‘conda’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。
    22. 最新TeXLive 环境的安装与配置
    23. 使用VSCode编写LaTeX
    24. CondaValueError: no package names supplied, try “conda remove -h” for more details
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    26. Anaconda安装Unpacking payload step frozen
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    39. cuda : 依赖: cuda-10-1 (>= 10.1.105) 但是它将不会被安装 E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系
    40. Ubuntu18.04下卸载CUDA11.0
    41. CUDA Toolkit Archive
    42. Ubuntu18.04显卡驱动及CUDA卸载
    43. 安装 maskrcnn-benchmark: command ‘:/usr/local/cuda/bin/nvcc’ failed with exit status 1
    44. 修改Ubuntu的环境变量PATH
    45. TensorBoard Integration in VS Code
    46. cuda11.1 + cuDNN v8.0.4 for CUDA 11.1 配置流程
    47. You may need to install ‘nccl2‘ from NVIDIA official website
    48. vscode+sftp 开发模式环境的同步
    49. 开发环境搭建7. Vscode使用SFTP远程文件同步
    50. 如何下载历史版本的VSCode #15
    51. VScode中WSL启动失败
    52. powershell激活conda失败；无法加载文件 C:\Users\user\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本
    53. win10 WSL2问题解决WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc
    54. WslRegisterDistribution failed with error: 0x80370102
    55. 为 WSL2 一键设置代理
    56. Error: No such file (sftp liximomo extension)
    57. 在 WSL 2（预览版）中装载磁盘
    58. https://vimawesome.com/
    59. 如何更改VIM切换窗口的默认键盘快捷键？
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    62. 解决 VSCode Markdown 文件中无法接受Copilot建议的问题
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    64. Module ‘tensorflow.tools.docs.doc_controls’ has no attribute ‘inheritable_header’
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    66. macOS Ventura beta 6 Safari 浏览器自带翻译异常
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