记录一些自己经常用到的又时常忘记的linux command
Conda
conda env list //当前有哪些环境
conda deactivate //退出当前环境
conda list //当前环境安装了哪些package
conda remove -n xxx --all //删除xxx环境
conda create -n xxxx //新建一个环境
conda activate xxx //激活某个环境
~/.conda/envs 目录下存放着所有环境
conda 加速
https://blog.csdn.net/weixin_30218749/article/details/155289146
https://zhuanlan.zhihu.com/p/628870519
能不能混用 pip 和 conda？ 技术上可以，但强烈不建议对同一个库同时用两种方式安装。比如先 conda install numpy，再 pip install numpy，很容易出问题💥。
✅ 正确做法：优先用 conda 装；conda 没有的再用 pip 补充，并记录在 requirements.txt 中。
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/?_gl=11upgtxt_upMQ.._gaNjE4NTg0MTIwLjE3NzYwMTE1Mzc._ga_469Y0W5V62*czE3NzYwMTE1MzckbzEkZzEkdDE3NzYwMTQxMzYkajQwJGwwJGgw
nvidia-smi 显示cuda 版本为13.0
激活环境，然后安装 torch
conda activate d2l
pip install torch==2.9.0 torchvision==0.24.0 torchaudio==2.9.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
python venv
新增一个名称为ai_env环境(会在当前目录下新建一个ai_env目录)
python3 -m venv /home/fangqing/ai_env
激活环境
source ~/ai_env/bin/activate
此时shell会出现一个ai_env环境的前缀
fangqing@spark-dec6:~$ source ~/ai-env/bin/activate
(ai-env) fangqing@spark-dec6:~$
退出环境
deactivate
venv 是 Python 自带轻量环境，conda 是跨语言全能环境，日常小项目用 venv，数据科学 / 深度学习用 conda。
venv 只能用当前系统的python 版本， conda可以随便装python版本，能换python版本
systemctl
用systemctl对服务进行管理（以nginx为例）
systemctl restart nginx //重启nginx
systemctl status nginx //查看nginx状态
systemctl show nginx //查看nginx配置文件
nginx
nginx -T //测试nginx配置文件
nginx -s reload //重新加载nginx配置文件
nginx的主配置在: /etc/nginx/nginx.conf
该文件会include 其他的子配置,如：
include /etc/nginx/modules-enabled/*.conf;
include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
include /etc/nginx/sites-enabled/*;
fangqing@e470c:/etc/nginx/sites-enabled$ ls -al
drwxr-xr-x 2 root root 4096 4月 3 2025 .
drwxr-xr-x 8 root root 4096 3月 11 06:14 ..
lrwxrwxrwx 1 root root 34 2月 18 2025 default -> /etc/nginx/sites-available/default
修改default 中的`root`值为本地website所在的文件路径
用户管理
增加用户：useradd
useradd fqtest
删除用户：userdel
userdel fqtest