Ubuntu问题集2.0

- - 1. 实时显示网速、内存占用等
  - 2. 创建虚拟环境
  - 3. 设置命令走代理
  - 4. 下载东西时Connection Refused
  - 5. 通过ssh连接到另一台电脑
  - 6. Ctrl+C无法终止进程
  - 7. 结束某个后台进程
  - 8. 持久化安装
  - 9. 桌面无反应
  - 10.装系统时缺少grub文件
  - 11. 查看网络情况和本机IP
  - 12. 令终端命令走代理
  - 13. 释放缓存和swap
  - 14. Windows远程登录ubuntu桌面
  - 15. Sogou拼音皮肤安装不了
  - 16. 指定安装镜像源
  - 17. 和服务器之间传文件
  - 18. 下载opencv
  - 19. 安装特定版本的Python
  - 20. 注意：Ubuntu自带的Python不能卸载
  - 21. 执行.sh文件
  - 22. 查看代码量
  - 23. 用pip升级包
  - 24. pip安装指定版本的包
  - 25. 终端查看目录树
  - 26. 将远程服务器映射到本地
  - 27. 命令行查看文件夹下有多少个文件
  - 28. ccmake找不到的报错
  - 29. conda 复制虚拟环境
  - 30. 运行脚本时报错`$'r': command not found`
  - 31. 查看硬盘容量
  - 32. 转移miniconda安装位置
  - 33. 使用 pip 时报错`ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal'`
  - 34. 查看服务器上的 tensorboard 结果
  - 35. 使用GPU训练时报错`RuntineError: CUDA run out of memory.`
  - 36. 桌面无反应时电脑的安全重启
  - 37. 在服务器上用jupyter-notebook选用虚拟环境
  - 38. 在python代码中下载数据集失败
  - 39. 在命令行输出结果中查找
  - 40. 自动刷新输出——watch命令
  - 41. 用tee命令在不影响终端输出内容的情况下将结果写到文件里
  - 42. 打乱一个文本文件的所有行
  - 43. anaconda 重命名虚拟环境
  - 44. 使用GPU训练时报错：`RuntimeError: DataLoader worker (pid 1123843) is killed by signal: Killed. `，且网页等都崩溃了。
  - 45. 更改root用户密码
  - 46. 程序切换前后台
  - 47. 命令行设置CPU并行计算
  - 48. 对MRI图像通过deface进行anonymize
  - 49. 查看某个PID对应进程的详细信息
  - 50. 禁用搜狗输入法的简繁切换快捷键
  - 51. jupyter notebook 配置虚拟环境
  - 52. pycharm专业版学生认证激活
  - 53. 运行PyCharm
  - 54. conda激活虚拟环境时报错`CommandNotFoundError`
  - 55. anaconda安装package时显示找不到
  - 56. pycharm代码和远程同步
  - - 56.1. 基本配置
    - 56.2. 上传和下载文件
    - 56.3. Pycharm 远程调试
  - 57. 命令行删除文件夹和子文件夹下的所有某种文件
  - 58. 查看当前正在运行的jupyter notebook的位置
  - 59. ubuntu桌面鼠标点不动
  - 60. 在jupyter lab中添加某个虚拟环境的kernel
  - 61. 安装`.deb`安装包
  - 62. Docker的安装和使用

版本：Ununtu 20.04 LTS

1. 实时显示网速、内存占用等

添加库：sudo add-apt-repository ppa:fossfreedom/indicator-sysmonitor
更新软件列表：sudo apt-get update
安装软件：sudo apt-get install indicator-sysmonitor
运行软件：indicator-sysmonitor
点右上角，选择Preference，进去勾选开机启动，并修改展示的格式。

2. 创建虚拟环境

参考：https://linuxize.com/post/how-to-create-python-virtual-environments-on-ubuntu-18-04/
下载python3-venv：sudo apt install python3-venv
切换到用于存储这个虚拟环境的文件夹下，然后创建虚拟环境python3 -m venv hello, 其中hello是这个虚拟环境的名字，可以自选。
开启虚拟环境：source hello/bin/activate
然后终端指令前面就会加上(hello)提示这是在虚拟环境hello中
注意！在这里面再查看python的版本python --version，会发现是3.x.x而不是2.x.x，所以可以用python代替python3，pip代替pip3。
在里面下载包等造作完了想要退出虚拟环境，可以用deactivate

方法2(非sudoer)：

下载virtualenv
pip3 install --user virtualenv
切换到用于存储这个虚拟环境的文件夹下，然后创建虚拟环境virtualenv hello, 其中hello是这个虚拟环境的名字，可以自选。
后面与上面那个方法相同

3. 设置命令走代理

给terminal中执行的命令前面加上proxychains4即可。
在这之前需要一些配置，见第12条。

4. 下载东西时Connection Refused

比如用Python导入自然语言处理包nltk的时候，需要先下载

import nltk  
nltk.download('stopwords')

但是会报错：

[nltk_data] Error loading stopwords:
False

因为需要翻墙。在终端里这样就可以了：
proxychains4 python3 -m nltk.downloader stopwords

5. 通过ssh连接到另一台电脑

两台ubuntu之间
远程机需要安装openssh server：
sudo apt-get install openssh-server
远程机查看当前IP地址：
ifconfig
本地机通过ssh连接远程机：
ssh 远程机用户名@远程机IP
然后输入远程机的登录密码
就好了

6. Ctrl+C无法终止进程

在终端中Ctrl+C一般是终止进程，
可以用Ctrl+Z令进程暂停（前台进行转到后台）
然后用jobs查看被暂停的进程的序号
如果想要继续该进程，可以fg %序号继续运行前台程序。
如果想要杀死该进程，可以kill %序号停止它。
如果想要强行且彻底杀死该进程，可以kill -9 %序号强行结束它。

7. 结束某个后台进程

用top.ps等方法查看正在运行的程序的PID
再用kill PID（终止进程）或kill -9 PID（强行终止进程）方法终止进程，其中PID是正在运行的程序对应的一个序列号。

8. 持久化安装

pip install -t 安装地址可以指定安装地址
如果要用Python运行，可以加入代码：
```
import sys 
sys.path.append('安装地址')
```

9. 桌面无反应

Ctrl + Alt + F3，其中F3可以是F2-F7中的任意一个，进入tty3(或2-7)，可以用命令行模式。
ps -ef | grep 关键词可以得到关于该关键词的进程
或者top进入应用监测界面，查看CPU和内存占用情况，找到最前面的，可以用kill PID来结束特定PID的进程。
Ctrl + Alt + F1回到之前的图形界面，可以看到刚才杀死的进程已经被杀死了。
如果问题还是没有解决，桌面还是没有反应，回到Ctrl + Alt + F3的tty3，重启桌面。（图形化界面会被结束）：
sudo service gdm restart
或
sudo service gdm restart

10.装系统时缺少grub文件

因为识别不到EFI分区。
格式化磁盘，重新分配空间。
再重装系统，就能装上了。

11. 查看网络情况和本机IP

先安装net-tools：sudo apt-get install net-tools
查看本机网络情况：ifconfig

12. 令终端命令走代理

proxychains4可以在命令行使用代理，拉取一些包的时候很有用。
安装proxychains4：
sudo apt-get install proxychains4
配置（以ssr为例）：
- 修改配置文件：
  sudo vim /etc/proxychains.config
- 将最后一行的[ProxyList]中的“socks4 127.0.0.1 9050”改为
  socks5 127.0.0.1 1080
- 保存并退出（:wq）
使用：在终端的命令之前加上proxychains4即可。
- 比如： python -m spacy download en_core_web_sm 下载en_core_web_sm时是下载不了的，会出现ConnectionError。但是proxychains4 python -m spacy download en_core_web_sm就可以啦！

13. 释放缓存和swap

切换到root用户：
sudo su
将缓存中的内容写入磁盘：
sync
释放缓存：
echo 3> /proc/sys/vm/drop_caches
- 其中echo 1：释放页面缓存
- echo 2：释放目录文件和inodes
- echo 3：释放所有缓存
关闭swap：
swapoff -a
重新开启swap：
swapon -a

14. Windows远程登录ubuntu桌面

ubuntu安装xrdp：
sudo apt-get install xrdp
ubuntu打开屏幕共享：Settings > Sharing > 右上角启用 > Screen Sharing 启用
- 如果没有Screen Sharing或是无法启用Sharing，可以安装vino：
  sudo apt-get install vino
  然后重启reboot
Windows用自带的远程桌面连接，搜索RDP
- 输入IP地址和用户名，连接即可。

15. Sogou拼音皮肤安装不了

搜狗拼音官网下载皮肤：https://pinyin.sogou.com/skins/
下载下来是一个.ssf文件，该文件格式文件相当于一个压缩文件，里面包含一些配置和几十张图片。按理来说可以直接双击运行。
我在双击运行时报错：“Error: skin file should only contain one directory.”
可以把后缀改为.zip，然后解压缩。但我的解压缩不了。
找到搜狗输入法的皮肤的安装位置。
- 通过dpkg -L sogoupinyin可以查到。
- 我旧电脑的在/usr/share/sogouimebs/Resources/PC/skin/。
- 新电脑的在/opt/sogoupinyin/files/share/resources/skin/下面。
然后把刚才下载的ssf文件复制过去。
然后还是不行…

16. 指定安装镜像源

直接下载包，可能速度比较慢，可以给命令后面加上
-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
- 比如：sudo pip3 install torch torchvision -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
一劳永逸的方法：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

17. 和服务器之间传文件

scp命令：scp source ... target
- 要指定端口的话就加上-P 1234，其中1234是需要指定的端口号
- 要传输整个目录的话就加上-r
从服务器上下载文件
scp username@servername:/path/filename /var/www/local_dir（本地目录）
上传本地文件到服务器
scp /path/filename username@servername:/path
从服务器下载整个目录
scp -r username@servername:/var/www/remote_dir/（远程目录） /var/www/local_dir（本地目录）
上传目录到服务器
scp -r local_dir username@servername:remote_dir

18. 下载opencv

命令行：pip install opencv-python
扩展包：pip install opencv-contrib-python

19. 安装特定版本的Python

Python官网下载Released Code源码安装包：https://www.python.org/downloads/source/
解压
进去看README
- ./configure
- make
- make test
- sudo make install
即可。
查看Python版本。并且可以alias python-python3

20. 注意：Ubuntu自带的Python不能卸载

我卸载了Ubuntu16.04自带的Python3.5，然后字体显示有问，桌面也进不去了。因为系统的依赖很多，所以不能卸载。

21. 执行.sh文件

直接命令行./xxx.sh

22. 查看代码量

用cloc工具：
先下载这个工具：sudo apt-get install cloc
要查看某个文件夹内代码情况：cloc xxxx

23. 用pip升级包

加上-U指令，比如：
pip install -U numpy

24. pip安装指定版本的包

加上==某版本即可。
比如报错：

ERROR: tensorflow 2.4.1 has requirement grpcio~=1.32.0, but you’ll have grpcio 1.33.2 which is incompatible.

解决：pip3 install grpcio==1.32.0

25. 终端查看目录树

用tree工具
先下载：sudo apt-get install tree
查看某文件夹的目录树：tree xxx

26. 将远程服务器映射到本地

动机：在命令行交互窗口，想要查看服务器上的照片、修改代码之类的不是很方便。因此想要更方便地访问服务器上的文件。正好Ubuntu可以将远程服务器的文件夹映射到本地。
打开本地文件夹。
左侧最下方点击+ Other Locations
然后文件夹最下边出现Connect to Server ... Enter server address ? ... Connect
输入服务器地址，不同的连接方式可以点击那个问号小圈圈查看。比如通过ssh以某个用户名连接远程服务器就是：
ssh://username@ipAddress
这样就可以像访问本地文件一样访问服务器的文件了，比如查看图片、修改代码什么的。

27. 命令行查看文件夹下有多少个文件

查看当前目录下有多少个文件：ls|wc -l
wc命令是查看文件信息的，wc --help可以查看其用法：
- wc -c或wc --bytes 查看文件字节数
- wc -m或wc --chars 查看文件 character 数
- wc -l或wc --lines 查看文件行数
- wc -w或wc --word 查看文件 word 数
- wc -L或wc --max-line-length 查看maximum display width

28. ccmake找不到的报错

ccmake是一种curses based user interface for CMake，可以交互式进行配置。
用ccmake .的时候提示找不到ccmake
解决：下载cmake-curses-gui：
sudo apt-get install cmake-curses-gui

29. conda 复制虚拟环境

目的：复制一个虚拟环境到其他地方
在本机上：
- 直接克隆：conda create -n new_env_name --clone old_env_name
  其中new_env_name和old_env_name分别为对应的环境名。
复制到其他机器：
- 激活要导出的环境：
  conda activate xxx
- 导出环境：
  conda env export > xxxx.yaml
- 到需要的地方从文件创建环境：
  conda env create -f xxxx.yaml

如果上面方法出现包的冲突，那么可以采用将全部packages都打包的克隆方法：

[参考] 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/87344422
注意：打包的是二进制文件。所以要求原始平台和目标平台是同样的操作系统。
使用Conda Pack。亲测好用！！
- 通过conda-forge安装Conda Pack，也可以用pip install：
  conda install -c conda-forge conda-pack

打包一个环境（以下命令三选一）：

# Pack environment my_env into my_env.tar.gz
conda pack -n my_env
# Pack environment my_env into out_name.tar.gz
conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
# Pack environment located at an explicit path into my_env.tar.gz
conda pack -p /explicit/path/to/my_env

重现环境：

# Unpack environment into directory `my_env`
mkdir -p my_env
tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env
# Use Python without activating or fixing the prefixes. Most Python
# libraries will work fine, but things that require prefix cleanups
# will fail.
./my_env/bin/python
# Activate the environment. This adds `my_env/bin` to your path
source my_env/bin/activate
# Run Python from in the environment
(my_env) $ python
# Cleanup prefixes from in the active environment.
# Note that this command can also be run without activating the environment
# as long as some version of Python is already installed on the machine.
(my_env) $ conda-unpack

30. 运行脚本时报错$'r': command not found

原因：这个.sh脚本文件是在Windows下编写的。
- Windows中换行是rn
- Linux中换行是n
解决：在命令行中对该脚本进行转换，比如：
dos2unix 脚本名

31. 查看硬盘容量

命令行 df -hl
查看每个用户文件夹所占空间：
- 先切换到home文件夹下：cd /home
- 然后：sudo du -ah --max-depth=1
- 上面这个指令也可以用于任何一个位置查看当前文件夹下的文件/文件夹的大小

32. 转移miniconda安装位置

首先将miniconda的文件夹移动到新位置
然后更改~/.bashrc文件里面的环境变量：
vim ~/.bashrc
将里面miniconda的路径改为新的路径
更新一下：
source ~/.bashrc
更改新路径下conda的头文件的python路径：
vim 啥啥啥新路径/miniconda3/bin/conda
- 把第一行的python路径改为新的。
最后，更新conda：conda update conda
ok~
如果后面使用 pip 出现问题，还要更改 pip 的环境变量，再升级 pip 就可以了。

33. 使用 pip 时报错ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal'

通过 python 更新 pip：

python2 -m pip install --user --upgrade pip
python3 -m pip install --user --upgrade pip

即可。

34. 查看服务器上的 tensorboard 结果

在服务器上运行 tensorboard ，可以指定端口，然后打开浏览器应网址查看结果。但是无法在本地电脑查看。
做一个端口映射就好啦！比如登入服务器的时候：
ssh -L 16009:127.0.0.1:6009 username@remote_server_ip
所以就可以在服务器端正常启动tensorboard：
tensorboard --logdir=xxx --port=6009
然后在本地浏览器输入：
127.0.0.1:16009
就可以啦~

35. 使用GPU训练时报错RuntineError: CUDA run out of memory.

在代码里清一下缓存就可以了：

import gc
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

36. 桌面无反应时电脑的安全重启

按住Ctrl + Alt不要放，
然后依次按 PrtSc, R, E, I, S, U, B 这七个键。
解释:
- 是一种系统请求, 直接交给内核处理。
- 键盘上一般都有一个键SysRq, 和PrintScreen(截屏)在一个键位上，这就是系统请求的键。
- 这个方法可以在死机的情况下安全地重启计算机, 数据不会丢失。
其实 SysRq是一种叫做系统请求的东西, 按住 Alt-Print 的时候就相当于按住了SysRq键，这个时候输入的一切都会直接由 Linux 内核来处理，它可以进行许多低级操作。
- 这个时候 reisub 中的每一个字母都是一个独立操作，分别表示：
  - r : unRaw 将键盘控制从 X Server 那里抢回来
  - e : tErminate 给所有进程发送 SIGTERM 信号，让它们自己解决善后
  - i : kIll 给所有进程发送 SIGKILL 信号，强制他们马上关闭
  - s : Sync 将所有数据同步至磁盘
  - u : Unmount 将所有分区挂载为只读模式
  - b : reBoot 重启

37. 在服务器上用jupyter-notebook选用虚拟环境

在服务器上进入虚拟环境，然后下载ipykernel：
- conda activate env-xxx
- pip install ipykernel
将虚拟环境添加到 ipython 的 kernel 中：
- python3 -m ipykernel install --user --name env-xxx --display-name xxx
登入服务器的时候做一个地址映射，比如把服务器的6010端口映射到本地的16010端口：
- ssh 16010:127.0.0.1:6010 username@ip
然后在服务器启动notebook，指定端口，比如：
- jupyter notebook --port=6010
会给出一个notebook现在运行的网址，复制这个网址，把其中的6010改为16010（此例中）。
选择1：在网页运行。
- 把这个网址复制到本地的浏览器，
- 然后选择kernel为前面添加过的xxx。
选择2：在 VS Code中运行。
- 打开VS Code，按Ctrl + Shift + P进入命令模式，输入jupyter: specify a local or remote kernel server (大概是这个意思)
- 然后选择指定一个比如URL的链接，将那个链接复制进去就好了~

38. 在python代码中下载数据集失败

报错：

CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1125)

解决：生成一个certificate。

import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

39. 在命令行输出结果中查找

Ctrl + Shift + F

40. 自动刷新输出——watch命令

在命令行输入watch即可查看用法
语法为：watch [options] command
比如：watch -n 10 nvidia-smi每十秒刷新一次显存使用情况。

41. 用tee命令在不影响终端输出内容的情况下将结果写到文件里

比如：
python test.py | tee result.txt

42. 打乱一个文本文件的所有行

使用shuf命令
比如：

shuf input_file.txt -o  output_file.txt

43. anaconda 重命名虚拟环境

重命名 = clone旧环境并赋予新名字 + 删除旧环境，即：
```
conda create -n  --clone 
conda remove -n  --all
```
- 其中"“和”"分别为新名字和旧名字。

44. 使用GPU训练时报错：RuntimeError: DataLoader worker (pid 1123843) is killed by signal: Killed. ，且网页等都崩溃了。

原因：显存和swap都炸了（用system-monitor看的）。
解决：减小代码中的DataLoader的num_workers。

45. 更改root用户密码

如果之前没有设置过root的密码的话，
就在当前用户下sudo passwd
然后设置新的密码
再su就可以用新的密码进入root了。

46. 程序切换前后台

把程序放到后台运行：Ctrl +z
把某个程序切换到前台运行fg %
- 其中是程序编号

47. 命令行设置CPU并行计算

并行计算的命令：parallel
安装方式：sudo apt-get install parallel
使用方法：
parallel [options] [command [arguments]] < list_of_arguments
- 设置核数：-jobs n
  - 其中n为CPU核数，即并行线程数。

48. 对MRI图像通过deface进行anonymize

下载deface的工具mri_deface
安装：

gunzip mri_deface-v1.22-Linux64.gz
cp mri_deface-v1.22-Linux64.gz
mri_deface chmod a+x mri_deface
gunzip talairach_mixed_with_skull.gca.gz
gunzip face.gca.gz

使用：

mri_deface my_T1.nii talairach_mixed_with_skull.gca face.gca my_T1_defaced.nii

tip: 可以作为freesurfer pipeline的一部分。

49. 查看某个PID对应进程的详细信息

通过top或nvidia-smi等方法可以查看到进程对应的PID
查看该PID对应进程的详细信息：ll /proc/PID
- 其中PID为要查询的的进程号。

50. 禁用搜狗输入法的简繁切换快捷键

搜狗输入法默认的简体繁体切换的快捷键是Ctrl+Shift+F，但是这个会和PyCharm的全局搜索键冲突。
现在想要禁用or修改搜狗输入法的简繁切换键。
方法1：
- 打开输入法设置界面，找到简繁切换快捷键的设置，修改。
方法2：
- 在设置界面找不到那个选项。
- 那就修改配置文件。
- 先修改搜狗拼音的配置文件：
  vim ~/.config/sogoupinyin/conf/env.ini
  将ShortCutFanJian=1改为ShortCutFanJian=0
- 然后修改fcitx的配置文件：
  vim ~/.config/fcitx/conf/fcitx-chttrans.config
  将#Hotkey=CTRL_SHIFT_F的注释取消，并改成一个不常用的快捷键，比如Hotkey=CTRL_SHIFT_Alt_F
- 然后重启搜狗输入法。
- 就ok了。

51. jupyter notebook 配置虚拟环境

终端激活虚拟环境，然后安装ipykernel:
conda install ipykernel
把环境写入ntoebook的kernel中：
python -m ipykernel install --user --name
--display-name
- 其中，为虚拟环境的名称，为要显示的名称。
然后运行jupyter notebook就可以了。

52. pycharm专业版学生认证激活

官网用学校邮箱进行认证：https://www.jetbrains.com/zh-cn/community/education/#students
下载professional版本的pycharm安装包（.tar.gz文件）。
解压缩文件，并cd进入（下面称为{install_path}）
进入{install_path}/bin文件夹，
运行安装脚本：./pycharm.sh
等着，好了之后用JB Account登录

53. 运行PyCharm

当前问题：PyCharm图标固定不到侧边栏，在app中也搜不到。
解决：把install的路径加到用户的环境变量中，以后每一次用命令行打开。
方法：
- 记pycharm安装的路径为：${install_path}
- 修改用户环境变量文件：vim ~/.bashrc
- 添加：
```
# PyCharm
export PYCHARMPATH=${install_path}/bin/
export PATH=$PYCHARMPATH:$PATH
```
其中${install_path}为自己pycharm的安装路径。
- 保存，退出，并更新：
  source ~/.bashrc
- 以后再运行的时候，打开终端，直接输入pycharm.sh就可以啦。

54. conda激活虚拟环境时报错CommandNotFoundError

目标命令：进入一个虚拟环境conda activate mri
报错信息：

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate’.
To initialize your shell, run
$ conda init

原因：上一次进入虚拟环境后没有正常退出。
解决：
source activate
conda deactivate
- 然后就可以正常使用啦。

55. anaconda安装package时显示找不到

把conda-forge也添加到channel中：conda config --append channels conda-forge
于我而言，这个还是解决不了问题。
采用了pip install xxx就解决了。

56. pycharm代码和远程同步 56.1. 基本配置

假设服务器 IP 地址为 90.0.0.50，已经开启 SSH 服务，并且安装了 Python，本地 Project 名为 ML-Project。
首先配置 Pycharm 服务器的代码同步，打开 Tools -> Deployment -> Configuration，点击左边的 + 添加一个部署配置，输入配置名 Name，Type 选择 SFTP，然后确认。
配置远程服务器的 IP，端口，用户名和密码，Root Path 是项目文件在远程服务器中的根目录，根据需求配置，例如 /home/ubuntu/ML，这个目录需要登录用户的创建权限。
点击 Mappings，将 Local Path 设置为 Windows 下的工程目录，例如 D:ProjectsML-Project，自己视情况设定。将 Deployment path on server 设置为远程服务器中的项目目录，例如 /ML-Project，注意目录前要加 /，不然后面运行程序会找不到文件，Web path on server 暂时不用设置，貌似 Web 相关的程序会用到，需要用到的话请自行 Google。
点击 Excluded Paths 可以设置一些不想同步的目录，例如软件的配置文件目录等。
另外打开 Tools -> Deployment -> Options，将 Create Empty directories 打上勾，要是指定的文件夹不存在，会自动创建。

56.2. 上传和下载文件

有几种方法可以实现本地和远程文件的同步，手动和当文件保存后自动触发，手动触发需要点击 Tools -> Deployment -> Upload to sftp，自动触发勾选 Tools -> Deployment -> Automatic Upload。
Pycharm 还提供了对比文件的功能，本人几乎没有需求，请自行 Google 探索。

56.3. Pycharm 远程调试

这里介绍远程解释器的使用，也就是使用服务器上面安装的 Python 解释器。
选择 File -> Settings，选择 Project -> Project Interpreter，然后在右边，点击那个小齿轮进行设置。
点击 Add Remote，选择 SSH Credentials，填写主机的 SSH 配置信息，Python interpreter path 选择自己需要的远程服务器的解释器，然后在运行程序的时候，也就是点击 Run 的时候选择刚刚配置的解释器就能远程调试了，基本跟使用本地解释器没有什么区别。

57. 命令行删除文件夹和子文件夹下的所有某种文件

find . -name '*.png' -exec rm -rf {} ;

58. 查看当前正在运行的jupyter notebook的位置

jupyter notebook list

59. ubuntu桌面鼠标点不动

鼠标点不动，但是显示还是在变化的，键盘也能用。
方法1：
- Ctrl + Alt + F1进入console，
- 然后Ctrl + Alt + F7切回来。
- 这个方法我没有试过，不知道可行不。
方法2：
- Ctrl + Alt + T打开Terminal
- sudo pkill Xorg
- 输入密码
- 回车
- 然后会重启桌面，再login就好了。这样的话之前的进程也都会被kill。

60. 在jupyter lab中添加某个虚拟环境的kernel

首先，在命令行activate到那个虚拟环境
- 比如source xxx/bin/activate
  - 其中xxx是虚拟环境所在路径名。也可以通过conda对虚拟环境进行激活。
然后，在该虚拟环境中下载ipykernel
- 比如pip install ipykernel
然后，将该kernel加入名单：
- 比如python -m ipykernel install --user --name venv --display-name "seg"
  - 其中venv是虚拟环境的名称，"seg"为将要在kernel中展示的名称，前者视情况而定，后者自己定义即可。
最后，运行jupyter lab：
- jupyter lab
- 选择新的kernel即可。

61. 安装.deb安装包

sudo dpkg -i xxx.deb

62. Docker的安装和使用

安装：
- 菜鸟教程，https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html

Ubuntu问题集2.0

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