命令行使用笔记
杀掉所有占用GPU的进程，在宿主机使用可以杀掉容器里面的进程：sudo fuser -v /dev/nvidia* |awk '{for(i=1;i<=NF;i++)print "kill -9 " $i;}' | sudo sh
杀掉所有的进程2：ps -ef|grep python\ push_data.py| awk '{print $2}'| xargs kill
批量删除进程：ps -ef | grep firefox | grep -v grep | awk '{print "kill -9 "$2}' | sh
使用tensorboard命令：tensorboard --logdir=runs --port=60010 --bind_all
convert albert cammand: python3 convert_albert_tf_checkpoint_to_pytorch.py --tf_checkpoint_path=/Users/apple/Downloads/albert_xlarge_zh_183k/ --bert_config_file=/Users/apple/Downloads/albert_xlarge_zh_183k/albert_config_xlarge.json --pytorch_dump_path=/Users/apple/Desktop/albert_xl.bin
获取当前文件夹大小的命令：du -h -d 1
统计文件行数：wc -l filename
四列内容分别是：行数、字数、字节数、文件名
文件合并：cat file1 file2 > file3
删除当前目录下小于50000KB的文件：for file in `ls ./`; do size=`du $file | awk '{print \$1}'`; [ $size -lt 50000 ] && rm $file; done
查看gpu上有哪些程序在跑的命令：sudo fuser -v /dev/nvidia*
在transformers的src/transformers/的目录下转换albert的tf模型到pytorch模型：python3 convert_albert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py --tf_checkpoint_path /Users/apple/Desktop/albert_xxlarge/model.ckpt-best.index --albert_config_file /Users/apple/Desktop/albert_xxlarge/albert_config.json --pytorch_dump_path /Users/apple/Desktop/pytorch_model.bin
curl模拟post传输json：curl -d '{"text":"北京市第一中学"}' http://192.168.2.7:5557/expand2
python环境导出和安装：
pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt
查看磁盘用量以及文件夹挂载：df -lh
查看详细挂载信息：mount
查看磁盘详细信息：fdisk -l
查看磁盘读写状态，%util表明磁盘的io被占满了：iostat -x 1
检测nginx状态：
server {
listen 60022;
server_name 127.0.0.1;
location /nginx_status {
stub_status on;
access_log off;
allow 127.0.0.1;
# deny all;
}
}#在自己的server中加入第4行到第9行的代码
#然后nginx -s reload
#再curl http://127.0.0.1/nginx_status
结果展示：
使用curl获取es的mapping，通过账号密码： curl --user elastic:WbuchSIF0qsqaGBvTsGV -XGET 'http://192.168.3.171:9210/similar_en_v1/_mapping'
使用redis-cli带用户名和密码进行登录：./src/redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a lt2020
#-a后面跟的是密码
redis-cli -h 192.168.2.55 -p 19000 -a laibo -c
# -c表示连接集群
使用命令行跑java程序： java -Xms16g -Xmx16g -classpath classes:lib/* com.yiciyuan.similar.index.Main id
crontab如果需要环境变量，例如java命令，则需要在shell脚本里加以下的命令：
#!/bin/sh
source /etc/profile如果crontab不执行命令，可能是时区不同，可以用date命令看一下时间。
查看crontab执行记录：tail -f /var/log/cron
进入docker容器 ：docker exec -ti <your-container-name> /bin/sh
进入pod：kubectl exec -ti <your-pod-name> -n <your-namespace> – /bin/sh
在同一分钟内多少个相同操作的sql语句：select date_format(f_post_time,'%Y-%m-%d %H:%i'),count(*) from t_Task group by date_format(f_post_time,'%Y-%m-%d %H:%i')
让cpu满载的命令：for i in `seq 1 $(cat /proc/cpuinfo |grep "processor" |wc -l)`; do dd if=/dev/zero of=/dev/null; done
命令行连接mysql：mysql -P 3306 -h 192.168.1.104 -u root -p
查询一个进程有多少个线程：ps hH p pid | wc -l
查看网卡情况ethtool em1 #em1是网卡的名称，可以通过ifconfig查看
查看网速：dstat -cmdnl
python启动简易服务器：python -m SimpleHTTPServer
docker run -d --name milvus_cpu_0.9.0 -p 19530:19530 -p 19121:19121 -p 9091:9091 -v /home/lt/milvus/db:/var/lib/milvus/db -v /home/lt/milvus/conf:/var/lib/milvus/conf -v /home/lt/milvus/logs:/var/lib/milvus/logs -v /home/lt/milvus/wal:/var/lib/milvus/wal milvusdb/milvus:0.9.0-cpu-d051520-cb92b1
删除timemachine里面的备份文件命令：for line in $(tmutil listlocalsnapshots / | awk -F '.' /'TimeMachine./ {print $4}');do tmutil deletelocalsnapshots $line ;done
查看文件夹大小（mac可以用）：du -sh *
挂载网络盘：mount -t cifs //192.168.6.120/D$ /disk1 -o username=administrator,password='6jgVX*Pc',rw,uid=0,gid=0
mvn编译到k8s的命令mvn -DharborUser=admin -DharborPassword=Laibokeji -Dbranch=lt -DbuildTime=202006181016 compile jib:build
centos的vim显示中文乱码，centos本身没有中文乱码：#修改/etc/vimrc,在文件顶部加上下面四行即可
set fileencodings=ucs-bom,utf-8,gbk,gb2312,cp936,gb18030,big5,latin-1
set encoding=utf-8
set termencoding=utf-8
set fileencoding=utf-8追加文件：# 使用>>将文本流将文件添加到另外一个文件的末尾
cat file1.txt >> file2.txt打乱一个文件的所有行：
#将a.txt里面的行打乱输出到b.txt
shuf a.txt -o b.txt
split命令
split -l 300 need_split.txt -d -a 2 splited
# -l表示按行分割
# -d表示后缀增加使用数字，-a表示使用多少个数字
# splited是生成的文本的前缀
rename命令
批量修改目录下所有文件的后缀名，txt修改为csv
rename 's/.csv/.txt/' *
批量把目录下所有文件名中大写改为小写
rename 'y/A-Z/a-z/' *
删除当前目录下所有文件的后缀名
rename 's/.csv//' *
或者
rename 's/.bak$//' *.bak
给所有文件添加后缀名
rename 's/$/.txt/' *
统一在文件名前添加某个字符串
rename 's/^/goodluck/' *
找到pv挂载在哪个位置：
kubectl get pv pvc-1557d839-714f-11e9-8d1a-5065f3457c8c
使用rdb命令卸载挂载的盘
rbd unmap /dev/rbd8
findAndRemove，findAndModify 是原子操作，这样可以保证一条只被一个进程拿到。
printenv可以打印环境变量
#python获取环境变量
import os
env = os.environ()
print(env.get('JAVA_HOME'))
# 打印所有环境变量，遍历字典
for key in env:
print key + ' : ' + env[key]
mac格式化U盘
brew install e2fsprogs
diskutil list
diskutil unmountdisk /dev/disk2s1
sudo $(brew --prefix e2fsprogs)/sbin/mkfs.ext3 /dev/disk2s1
pytorch 多GPU训练：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7 OMP_NUM_THREADS=1 nohup python -u -m torch.distributed.launch --master_port 6666 --nproc_per_node=2 run_seq2seq.py --data_dir ./data/ --src_file output_3_10w.jsonl --model_type unilm --model_recover_path ./original_model/pytorch_model.bin --model_name_or_path ./original_model --output_dir ./model_output --max_seq_length 512 --max_position_embeddings 512 --do_train --fp16 --do_lower_case --train_batch_size 20 --learning_rate 1e-5 --num_train_epochs 5 > klogger.log 2>&1 &
echo "命令执行完，进入log查看"
tail -f klogger.log
计算当前文件夹有多少个文件
ls -l | grep "^-" | wc -l
hbase相关知识
术语
Table（表）：HBase table 由多个 row 组成。
Row（行）：每一 row 代表着一个数据对象，每一 row 都是以一个 row key（行键）和一个或者多个 column 组成。row key 是每个数据对象的唯一标识的，按字母顺序排序，即 row 也是按照这个顺序来进行存储的。所以，row key 的设计相当重要，一个重要的原则是，相关的 row 要存储在接近的位置。比如网站的域名，row key 就是域名，在设计时要将域名反转（例如，org.apache.www、org.apache.mail、org.apache.jira），这样的话， Apache 相关的域名在 table 中存储的位置就会非常接近的。
Column（列）：column 由 column family 和 column qualifier 组成，由冒号（:）进行进行间隔。比如family:qualifier。
Column Family（列族）：在 HBase，column family 是 一些 column 的集合。一个 column family 所有 column 成员是有着相同的前缀。
比如， courses:history 和 courses:math 都是 courses 的成员。冒号（:）是 column family 的分隔符，用来区分前缀和列名。column 前缀必须是可打印的字符，剩下的部分列名可以是任意字节数组。column family 必须在 table 建立的时候声明。column 随时可以新建。在物理上，一个的 column family 成员在文件系统上都是存储在一起。因为存储优化都是针对 column family 级别的，这就意味着，一个 column family 的所有成员的是用相同的方式访问的。
Column Qualifier（列限定符）：column family 中的数据通过 column qualifier 来进行映射。column qualifier 也没有特定的数据类型，以二进制字节来存储。比如某个 column family “content”，其 column qualifier 可以设置为 “content:html” 和 “content:pdf”。虽然 column family 是在 table 创建时就固定了，但 column qualifier 是可变的，可能在不同的 row 之间有很大不同。
Cell（单元格）：cell 是 row、column family 和 column qualifier 的组合，包含了一个值和一个 timestamp，用于标识值的版本。
Timestamp（时间戳）：每个值都会有一个 timestamp，作为该值特定版本的标识符。默认情况下，timestamp 代表了当数据被写入 RegionServer 的时间，但你也可以在把数据放到 cell 时指定不同的 timestamp。
ubuntu计算md5的命令是：md5sum
mac上计算md5是：md5
linux查看本机和那些ip建立了链接的命令，以及找到对应进程的启动文件：
netstat -antlp
lsof -p:pid
使用kubectl创建pod
kubectl apply -n marktool -f marktool.yaml
在代码里指定某些显卡可见：
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="4,5,6,7"
查看mongo的连接数：
db.serverStatus().connections
redis 复制set：将key1复制给key2，temp是空的，不用管。
SUNIONSTORE key2 key1 temp
查看机器的kill log：
dmesg | egrep -i -B100 'killed process'
提取文件的中间几行：
sed -n '400,500p' name.txt > new.txt
安装python3.8 和 pip3
apt update
apt install -y python3.8 python3.8-dev
cd /etc/bin
ln python3.8 python
ln python3.8 python3
apt install -y python3-pip
ln pip3 pip
扫描内网IP：
#!/bin/bash
for ip in $(seq 1 254);do
ping -c 1 192.168.50.$ip | grep '64 bytes' | cut -d " " -f 4 | tr -d ":" &
done
ssh 重启，docker中也可以用
/etc/init.d/ssh restart
查看文件夹下面文件数量：（rclone版本）
rclone ls ningxias3://esdata.laibokeji/redis/ | grep "appendonly.aof"| wc -l
对比文件夹下面文件：
for file in `rclone ls ningxias3://esdata.laibokeji/redis/ | awk '{print $NF}'`; do find 1 -type f -iname "$file" | awk '{print $NF}' ; done | wc -l
iftop可以实时监控流量状态
命令行设置代理：
export ALL_PROXY=socks5://127.0.0.1:20170
export http_proxy=http://127.0.0.1:20171
export https_proxy=http://127.0.0.1:20171
git tag
git tag #列出所有tag
git tag -l * #利用通配符过滤tag
git tag v1.0 #新建一个tag
git tag -a tagname -m "comment" #创建带注释的tag
git show tagname #查看tag的详细信息
git tag -a v1.0 commitid -m "comment" #给指定的commit添加tag
git push origin tagname #将指定tag推送到远程
git checkout tagname #切换到某个tag，不在任何branch
git tag -d tagname #删除某个tag
git push origin :refs/tags/v1.0 #删除某个tag
导出项目里面使用的python环境：
pipreqs . --encoding=utf8 --force
清除没用的docker 镜像
docker image prune
清楚python环境：
apt-get purge -y python.*
pip 运行的时候遇到的问题：
subprocess.CalledProcessError: Command '('lsb_release', '-a')' returned non-zero exit status 1.
https://stackoverflow.com/questions/44967202/pip-is-showing-error-lsb-release-a-returned-non-zero-exit-status-1
vim /usr/bin/lsb_release
在最上面一行，指出自己使用的python的详细版本，例如 #!/usr/bin/python3.8.6 -Es
按照文件大小进行查找
sudo find / -size +500M
sudo find / -size +10G
挂载新的硬盘
lsblk # 查看磁盘的名字
blkid # 查看uuid
fdisk -l # 查看磁盘硬件信息
mkfs.ext4 /dev/sdg # 格式化硬盘
mount /dev/sdg /data/sdg # 挂载硬盘
vim /etc/fstab # 打开fstab，用于开机自动挂载，加入以下的命令
UUID=63295b70-daec-4253-b659-821f51200be9 /home/data ext4 defaults,errors=remount-ro 0 1 # 加入磁盘自身的uuid
ansible判断文件文件数量，并且写入文件
ansible all -f2000 -mshell -a "ls /mnt/ok/ok/ |grep plot$ | wc -l" > filecount.txt
软链接的使用：
ln -s 源文件 目标文件
在命令行中临时加入代理
sudo apt-get -o Acquire::http::proxy="http://127.0.0.1:8000/" update
关于内核更新的命令：
uname -r # 查看内核版本，还可以-a
sudo apt update # 升级软件包，会自动更新内核信息
apt-cache search linux-image # 查看有哪些内核
sudo apt-get install linux-modules-nvidia-418-5.0.0-1043-oem-osp1 # 安装内核
sudo vim /etc/default/grub # 修改启动内核的版本
将GRUB_DEFAULT=0修改为你所想要还原的版本号，GRUB_DEFAULT="Ubuntu, with Linux linux-image-5.4.0-73-generic"
sudo update-grub # 更新grub，会显示有哪些内核
------------------------------------------
laibo@laibo-SYS-4029GP-TRT:~$ sudo update-grub
Sourcing file `/etc/default/grub'
Generating grub configuration file ...
Found linux image: /boot/vmlinuz-5.4.0-74-generic
Found initrd image: /boot/initrd.img-5.4.0-74-generic
Found linux image: /boot/vmlinuz-5.4.0-73-generic
Found initrd image: /boot/initrd.img-5.4.0-73-generic
Found memtest86+ image: /boot/memtest86+.elf
Found memtest86+ image: /boot/memtest86+.bin
done
------------------------------------------
# 然后rm -rf /boot/vmlinuz-5.4.0-74-generic，rm -rf /boot/initrd.img-5.4.0-74-generic
# 这样就只有一个默认内核了，不删掉的话会有多个内核，会进入grub的选择界面，需要图形，机器不在身边的话很麻烦
dpkg --get-selections| grep linux # 查看已安装的内核
dpkg --list | grep linux-image # 查看使用过哪些内核
# 查看内核安装情况，会有多个内核的情况
dpkg --list | grep linux-image
dpkg --list | grep linux-headers
# 卸载内核
sudo apt purge linux-image-xx
sudo apt purge linux-headers-xx
sudo apt autoremove
# 关闭内核自动更新
sudo apt-mark hold linux-image-generic linux-headers-generic
# 开启
sudo apt-mark unhold linux-image-generic linux-headers-generic
查看Python的安装位置
python3.8-config --includes --libs
docker镜像加速方法：
# 我的阿里云docker镜像加速
https://c7l1jnym.mirror.aliyuncs.com
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": ["https://c7l1jnym.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
/etc/default/grub 文件说明
# If you change this file, run 'update-grub' afterwards to update
# /boot/grub/grub.cfg.
# For full documentation of the options in this file, see:
# info -f grub -n 'Simple configuration'
GRUB_DEFAULT=0
#属性名：默认启动项（就是我要的开机默认启动系统）
#值说明：
#数字：从0开始（按照开机选择界面的顺序对应）两级目录直接使用“1>3”，
#字符串：直接写选项的全名。二级目录下直接使用 > 大于号连接例如：“Advanced options for Ubuntu> Ubuntu, with Linux 4.9.90xenomai-3.0.7”
#saved:默认上次的启动项
#GRUB_HIDDEN_TIMEOUT=0
#属性名：是否隐藏菜单（grub2不再使用）
#值说明：0：不隐藏，1：隐藏
GRUB_HIDDEN_TIMEOUT_QUIET=true
#属性名：是否显示等待倒计时
#值说明：true：不显示，false：显示
GRUB_TIMEOUT=10
#属性名：进入默认启动项的等候时间
#值说明：单位：秒，默认10秒，-1表示一直等待
GRUB_DISTRIBUTOR=`lsb_release -i -s 2> /dev/null || echo Debian`
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"
#属性名：内核启动参数的默认值
#值说明：quiet splash为不显示启动信息，安静的启动，如值为空则显示启动信息
GRUB_CMDLINE_LINUX=""
#属性名：手动添加内核启动参数
#值说明：默认为空，可以添加你需要的参数，以 “name=value” 的格式添加，多个参数用空格隔开
#例如：GRUB_CMDLINE_LINUX="name1=value1 name2=value2"
# Uncomment to enable BadRAM filtering, modify to suit your needs
# This works with Linux (no patch required) and with any kernel that obtains
# the memory map information from GRUB (GNU Mach, kernel of FreeBSD ...)
#GRUB_BADRAM="0x01234567,0xfefefefe,0x89abcdef,0xefefefef"
# Uncomment to disable graphical terminal (grub-pc only)
#GRUB_TERMINAL=console
#属性名：是否使用图形介面
#值说明：默认使用图像界面，去掉前面的“#”则使用控制台终端
# The resolution used on graphical terminal
# note that you can use only modes which your graphic card supports via VBE
# you can see them in real GRUB with the command `vbeinfo'
#GRUB_GFXMODE=640x480
#属性名：图形界面分辨率
#值说明：分辨率啦（还要怎么说明），修改时记得去掉前面的“#”
# Uncomment if you don't want GRUB to pass "root=UUID=xxx" parameter to Linux
#GRUB_DISABLE_LINUX_UUID=true
#属性名：grub命令是否使用UUID
#值说明：不知道是干什么的，不常用（如果你知道，欢迎留言，谢谢）
# Uncomment to disable generation of recovery mode menu entries
#GRUB_DISABLE_RECOVERY="true"
#属性名：是否创建修复模式菜单项
#值说明：true:禁用，false：使用，默认false
# Uncomment to get a beep at grub start
#GRUB_INIT_TUNE="480 440 1"
#属性名：启动时发出哔哔声
#值说明：默认不发声，去掉“#”则发声，值是什么意思不明白（应该是发出声音方式吧）
查看前10内存占用最多的进程
ps aux | sort -k4,4nr | head -n 10
查看进程的状态，VmRSS即为内存占用数值
cat /proc/2913/status
zip解压文件名乱码
unzip -O cp936 ziti.zip -d ziti_package
拷贝目录及其子目录下的文件
cp $(find /oldboy/ -type f -name "*.sh") /tmp
find -type f -name "*.sh" | xargs -i cp {} /tmp
find -type f -name "*.sh" -exec cp {} /tmp \;
find -type f -name "*.sh" | xargs cp -t /tmp
编译onlyoffice会用到的一些命令行
# 编译 x2t
cd /data/onlyoffice/DocumentServer/core/build/bin/linux_64
rm ./*
cd /data/onlyoffice/DocumentServer/build_tools/makefiles
make -f build.makefile_linux_64 -j 20
cd /data/onlyoffice/DocumentServer/core/build/bin/linux_64
cp x2t /data/onlyoffice/FileConverter/Bin/
cp -r ../../lib/linux_64/* /data/onlyoffice/FileConverter/Bin/
cd /data/onlyoffice/FileConverter
./Bin/x2t bin2docx.xml
#将canvas变成图片下载下来
url=page.drawingPage.cachedImage.image.toDataURL("image/png")
var oA = document.createElement("a");
oA.download = 'donwload';// 设置下载的文件名，默认是'下载'
oA.href = url;
document.body.appendChild(oA);
oA.click();
oA.remove(); // 下载之后把创建的元素删除
#下载PDSE图片
url=PDSE.Graphics.m_oContext.canvas.toDataURL("image/png")
var oA = document.createElement("a");
oA.download = 'donwload';// 设置下载的文件名，默认是'下载'
oA.href = url;
document.body.appendChild(oA);
oA.click();
oA.remove(); // 下载之后把创建的元素删除
# 生成前后端字体文件
rm /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js
rm /datatt/server/FileConverter/bin/AllFonts.js
rm /datatt/sdkjs/common/Images/*
rm /datatt/server/FileConverter/bin/font_selection.bin
rm /datatt/fonts/*
cd /data/onlyoffice/toolx/x2t/
./allfontsgen --input="./ziti" --allfonts-web="/datatt/sdkjs/common/AllFonts.js" --allfonts="/datatt/server/FileConverter/bin/AllFonts.js" --images="/datatt/sdkjs/common/Images" --selection="/datatt/server/FileConverter/bin/font_selection.bin" --output-web='/datatt/fonts' --use-system="false"
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../../sdkjs/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../sdkjs/common/
cp /datatt/server/FileConverter/bin/AllFonts.js ../../FileConverter/Bin/
cp /datatt/server/FileConverter/bin/font_selection.bin ../../FileConverter/Bin/
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* ../../../sdkjs/common/Images/
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* ../../sdkjs/common/Images/
rm ../../python/static/web-apps/fonts/*
rm ../../python_test/static/web-apps/fonts/*
cp /datatt/fonts/* ../../python/static/web-apps/fonts/
cp /datatt/fonts/* ../../python_test/static/web-apps/fonts/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python/static/web-apps/sdkjs_bak/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python_test/static/web-apps/sdkjs_bak/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python/static/web-apps/sdkjs/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python_test/static/web-apps/sdkjs/common/
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python/static/web-apps/sdkjs/common/Images
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python/static/web-apps/sdkjs_bak/common/Images
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python_test/static/web-apps/sdkjs/common/Images
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python_test/static/web-apps/sdkjs_bak/common/Images
# 前端生成字体
rm /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js
rm /datatt/server/FileConverter/bin/AllFonts.js
rm /datatt/sdkjs/common/Images/*
rm /datatt/server/FileConverter/bin/font_selection.bin
rm /datatt/fonts/*
cd /data/onlyoffice/toolx/x2t/
./allfontsgen --input="./ziti" --allfonts-web="/datatt/sdkjs/common/AllFonts.js" --allfonts="/datatt/server/FileConverter/bin/AllFonts.js" --images="/datatt/sdkjs/common/Images" --selection="/datatt/server/FileConverter/bin/font_selection.bin" --output-web='/datatt/fonts' --use-system="false"
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../../sdkjs/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../sdkjs/common/
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* ../../../sdkjs/common/Images/
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* ../../sdkjs/common/Images/
rm ../../python/static/web-apps/fonts/*
rm ../../python_test/static/web-apps/fonts/*
cp /datatt/fonts/* ../../python/static/web-apps/fonts/
cp /datatt/fonts/* ../../python_test/static/web-apps/fonts/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python/static/web-apps/sdkjs_bak/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python_test/static/web-apps/sdkjs_bak/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python/static/web-apps/sdkjs/common/
cp /datatt/sdkjs/common/AllFonts.js ../../python_test/static/web-apps/sdkjs/common/
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python/static/web-apps/sdkjs/common/Images
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python/static/web-apps/sdkjs_bak/common/Images
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python_test/static/web-apps/sdkjs/common/Images
cp /datatt/sdkjs/common/Images/* /data/onlyoffice/python_test/static/web-apps/sdkjs_bak/common/Images
mongo 和 mysql 命令比较
左边是mongodb查询语句，右边是sql语句。对照着用，挺方便。
db.users.find() select * from users
db.users.find({"age" : 27}) select * from users where age = 27
db.users.find({"username" : "joe", "age" : 27}) select * from users where "username" = "joe" and age = 27
db.users.find({}, {"username" : 1, "email" : 1}) select username, email from users
db.users.find({}, {"username" : 1, "_id" : 0}) // no case // 即时加上了列筛选，_id也会返回；必须显式的阻止_id返回
db.users.find({"age" : {"$gte" : 18, "$lte" : 30}}) select * from users where age >=18 and age <= 30 // $lt(<) $lte(<=) $gt(>) $gte(>=)
db.users.find({"username" : {"$ne" : "joe"}}) select * from users where username <> "joe"
db.users.find({"ticket_no" : {"$in" : [725, 542, 390]}}) select * from users where ticket_no in (725, 542, 390)
db.users.find({"ticket_no" : {"$nin" : [725, 542, 390]}}) select * from users where ticket_no not in (725, 542, 390)
db.users.find({"$or" : [{"ticket_no" : 725}, {"winner" : true}]}) select * form users where ticket_no = 725 or winner = true
db.users.find({"id_num" : {"$mod" : [5, 1]}}) select * from users where (id_num mod 5) = 1
db.users.find({"$not": {"age" : 27}}) select * from users where not (age = 27)
db.users.find({"username" : {"$in" : [null], "$exists" : true}}) select * from users where username is null // 如果直接通过find({"username" : null})进行查询，那么连带"没有username"的纪录一并筛选出来
db.users.find({"name" : /joey?/i}) // 正则查询，value是符合PCRE的表达式
db.food.find({fruit : {$all : ["apple", "banana"]}}) // 对数组的查询, 字段fruit中，既包含"apple",又包含"banana"的纪录
db.food.find({"fruit.2" : "peach"}) // 对数组的查询, 字段fruit中，第3个(从0开始)元素是peach的纪录
db.food.find({"fruit" : {"$size" : 3}}) // 对数组的查询, 查询数组元素个数是3的记录，$size前面无法和其他的操作符复合使用
db.users.findOne(criteria, {"comments" : {"$slice" : 10}}) // 对数组的查询，只返回数组comments中的前十条，还可以{"$slice" : -10}， {"$slice" : [23, 10]}; 分别返回最后10条，和中间10条
db.people.find({"name.first" : "Joe", "name.last" : "Schmoe"}) // 嵌套查询
db.blog.find({"comments" : {"$elemMatch" : {"author" : "joe", "score" : {"$gte" : 5}}}}) // 嵌套查询，仅当嵌套的元素是数组时使用,
db.foo.find({"$where" : "this.x + this.y == 10"}) // 复杂的查询，$where当然是非常方便的，但效率低下。对于复杂查询，考虑的顺序应当是 正则 -> MapReduce -> $where
db.foo.find({"$where" : "function() { return this.x + this.y == 10; }"}) // $where可以支持javascript函数作为查询条件
db.foo.find().sort({"x" : 1}).limit(1).skip(10); // 返回第(10, 11]条，按"x"进行排序; 三个limit的顺序是任意的，应该尽量避免skip中使用large-number
查找文件
grep -r '查找内容' ./
-r 或者 -R 为递归查找, -n 是行号 -w 为要求全匹配. -l (小写L) 参数可以只列出文件名.
git回退版本
git reset --hard commit_id #切换到某个commit_id对应的版本
git push origin HEAD --force #将这个head推送到远程，不触发更新
git 放弃所有本地修改
git reset --hard
如果helper.cpp一直编译不成功，但是使用bash可以正常编译，但是使用远程的python却不能够编译成功，尝试装了python3-dev之类的依旧不能够编译成功，我们可以装ninja-build
apt-get install ninja-build
kibana dev tools 一些示例语法：
GET sov_index/_search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
GET sov_index/_count
POST sov_index/_delete_by_query
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
POST sov_index/_search
{
"query": {
"match": {
"FIELD": {"subject":"LED"}
}
}
}
POST /sov_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"query_string": {
"default_field": "subject",
"query": "R2"
}
},
{
"query_string": {
"default_field": "verb",
"query": "完成"
}
}
]
}
}
}
DELETE sov_index
PUT sov_index
{
"settings": {
"number_of_shards": 9,
"number_of_replicas": 0
},
"mappings": {
"properties": {
"subject":{
"type": "text",
"analyzer": "whitespace"
},
"object":{
"type": "text",
"analyzer": "whitespace"
},
"verb":{
"type": "text",
"analyzer": "whitespace"
},
"sentence":{
"type": "text",
"analyzer":"ik_max_word",
"search_analyzer":"ik_smart"
}
}
}
}
POST /sov_index/_flush
重置gitlab密码： gitlab-rake "gitlab:password:reset[root]"