• 返回登录：Ctrl + Alt + Delete 或者 sudo systemctl restart sddm.service
  • 搜多文件内容：grep -rn "runlog" *
  • 从大到小显示存储占用排名：sudo du -ah / | sort -rh | head -n 20

Server

一般不允许自己安装包，有几个方式来安装：

  1. 使用模块化系统加载预装软件包：
    1
    2
    module avail  # 查看可用软件模块
    module load python/3.8  # 加载特定版本的 Python

  2. 使用conda:
    curl安装：

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    curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda
    export PATH="$HOME/miniconda/bin:$PATH"
    conda init bash
    source ~/.bashrc

    可以用conda开玩了，除了没图形界面和GPU，其他的都是一样的
    matplotlib库也可以使用

  3. 远程连接

    1. vscode

    2. ssh

  4. 测试计算性能

  • CPU:
    • 大矩阵乘法
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      import numpy as np
      import time

      N = 8000  
      A = np.random.rand(N, N)
      B = np.random.rand(N, N)

      start_time = time.time()
      C = np.dot(A, B)
      end_time = time.time()

      print(f"矩阵乘法完成，耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")
    • 蒙特卡罗法计算 π 值
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      import random
      import time

      def monte_carlo_pi(num_samples):
          inside_circle = 0
          for _ in range(num_samples):
              x = random.uniform(-1, 1)
              y = random.uniform(-1, 1)
              if x**2 + y**2 <= 1:
                  inside_circle += 1
          return 4 * inside_circle / num_samples

      # 测试计算 π 值的时间
      num_samples = 10**8  # 样本数量，可以增大以增加计算量
      start_time = time.time()
      pi_estimate = monte_carlo_pi(num_samples)
      end_time = time.time()

      print(f"估算的 π 值: {pi_estimate}")
      print(f"计算耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")

System

  • 查看cpu数和核数：cat /proc/cpuinfo | grep cores
  • cpu数：cat /proc/cpuinfo | grep processor | wc -l
  • RedHat用rpm包管理器：sudo rpm -ivh package.rpm # 安装一个 RPM 包
  • 查看内核：uname -a