使用iperf进行内网测速|服务器

一般的测速网站或者是常用的测速软件如speedtest通常都只能测试外网的连接的速度，但是对于在局域网内部的设备之间测速是没有办法解决的。

iperf 可以测试网络的性能，并且方便搭建，只需要命令行就可以快速对局域网进行网络性能的测试。

下载和安装

下载网站：iperf download

最简单的使用方式

再windows上打开下载的文件夹
将一台电脑作为服务端：

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iperf3 -s
# windows
iperf3.exe -s

另外一台电脑作为客户端：

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iperf3 -c 服务器ip

测试

服务器端新建服务器


客户端新建连接进行测速

需要注意的是在服务器端需要开启5201端口或设置其他端口，或者关闭防火墙。

Git 使用代理加速|git

在国内使用github最近一直都是20kb,太折腾人了. 想到使用代理加速git

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#use proxy
git config --global http.proxy 'socks5://127.0.0.1:1080'

git config --global https.proxy 'socks5://127.0.0.1:1080'

#unuse proxy
git config --global --unset http.proxy

git config --global --unset https.proxy
Vue build后快速测试发布|vue

Vue build后快速测试发布

最近新建了一个vue的小项目，需要再服务器上测试，但是又没有必要配置CI。
所以在

安装scp2

A pure javascript secure copy program based on ssh2.scp2 is greatly powered by ssh2, implemented the scp in a sftp way.It is written in pure javascript, and should work on every OS, even Windows. Nodejs (v0.8.7 or newer) is required to make it work.

npm install scp2 --save

使用scp2将build的文件上传到服务器

在项目根目录新建deploy.js文件

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// ./deploy.js
const scpClient = require('scp2');

scpClient.scp('dist/',
            {host: hostname,
            port: port,
            username: username,
            password: password,
            path: yourpath},
            (err) => {
                if(err){
                    console.log("发布失败");
                    throw err;
                } else {
                    console.log("成功发布")
                }
            })

也可以在package.json中建立新的脚本
"deploy": "npm run build & node deploy.js"
就可以使用npm run deploy将工程build并上传

docker-componse搭建code-server服务|docker-componse-vscode

code-server is vscode running on a remote server, accessibale throught the browser.
code-server就是一个可以搭建在服务器上的远程vscode，并且我们可以直接用browser直接访问,本来的初衷是为了写blog可以直接在浏览器中写，而不是每次必须打开vscode，后来发现code-server也可以用在ipad上，兼容性还不错
参考自：https://github.com/cdr/code-server

X00

使用docker搭建code-server的优势是搭建速度比较快，但是没有办法使用宿主机的环境和配置，如果需要配置需要从头开始配置。

Docker Compose 是 Docker 官方编排（Orchestration）项目之一，负责快速的部署分布式应用。使用docker compose我们的docker命令可以复用，也可以构成更高级的配置文件。

配置

新建文件夹mkdir /usr/local/code-server 可以在任意位置，用来存放建立的新工程，打开新建的文件夹cd /usr/local/code-server，新建并编辑docker-composetouch docker-compose.yml && vim docker-compose.yml

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version: "3"

services:
  code-server:
    container_name: code-server
    image: codercom/code-server
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - "/usr/local/code-server/project:/home/coder/project"
    environment:
      PASSWORD: <password>
    restart: always
  • ports
    前面为宿主机端口可以改为需要的端口，后面为容器内端口不能更改
  • volumes
    数据卷：前面为新建的文件夹 + ‘project’
  • restart
    容器意外关闭后可以自动重启

启动容器

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#在cocker-compose.yml目录下

docker-compose up ##正常启动
docker-compose up -d ##后台启动

# kill docker container
docker ps #查看对应的code-server id
docker kill <id>
ubuntu搭建GPU pytorch版本|ubuntu-pytorch

安装显卡驱动

禁止集成的nouveau驱动

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vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

#添加几行
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb

#执行
update-initramfs -u
reboot

#重启后执行
lsmod | grep nouveau

#没有显示说明已经禁用

开始安装

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#安装必要
apt-get update
apt-get install gcc g++ make -y

#按照提示进行安装
bash NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run

#安装后执行，可以查看gpu状态
nvidia-smi 

#查看gpu的驱动版本
cat /proc/driver/nvidia/version

Anaconda

  • 下载Anaconda, 如果在国内的话建议使用国内的mirror下载， https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 清华镜像源的镜像，找到对应的版本进行下载.

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    wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
    bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

  • 按照提示进行安装

  • 生效环境变量

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    source ~/.bashrc

  • 换清华镜像源

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    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
    conda config --set show_channel_urls yes

  • 创建一个name为pytorh python版本为3.7的虚拟环境。

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    conda create -n pytorch python=3.7
    #切入环境
    source activate pytorch

pytroch

配置好conda环境后就，pytorch就可以顺利安装了。

此处不能按照官方进行安装conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

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#需要去掉-c torch后，可以从清华镜像快速下载。
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1
opencv定位十字交叉点（python）|opencv-python-算法

opencv定位十字交叉点（python）

1. 主体思路

如果有更好的思路希望大佬们可以提出

要处理的图片在这里插入图片描述

  • 首先将图像进行常规处理，讲图像灰度处理后二值化
    在区域的时候发现照片中的区域很相似，但是看到图片的直方图后可以看到基本是近似的双峰，所以说可以采用Otsu’s二值化，来进行二值化，最后的结果也还可以。在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 然后对图片进行轮廓检测使用canny（）得到大概的轮廓
    在这里插入图片描述
  • 然后也就是这个程序的关键，直接使用HoughLines（），但是会取到很多的直线，可以调节阈值来取数量，但是还是会有重复的线条，最后使用一个自建函数，来清除多余的线条，讲rho和theta值比较相似或者在一定的范围内的线条归结为一条线，也可以求平均值，代码中使用的是取了一条直线，最后也就是会得到四条直线。
  • 为了求出四个交点，判断出横竖的直线，根据下面的方程联立求解，得到交点

$$ Xcos(\theta_1)+Ysin(\theta_1) = r $$

$$ Xcos(\theta_2)+Ysin(\theta_2) = r$$

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a = np.array([
                    [np.cos(l1[1]), np.sin(l1[1])],
                    [np.cos(l2[1]), np.sin(l2[1])]
                ])
                b = np.array([l1[0],l2[0]])
                points.append(np.linalg.solve(a, b))

-最后的中心点也就是求平均值。标记出中心点。中心点

程序

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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def cleanlines(lines):
    #清除重复的线条
    for lineindex, line in enumerate(lines):
        if line[0]<0:
            lines[lineindex][0] = -line[0]
            lines[lineindex][1] = line[1]-np.pi    
    newlines = []
    newlines.append(lines.pop(5))
    for line in lines:
        flag = 0
        for newline in newlines:
            if((abs(line[0]-newline[0])<10)&(abs(line[1]-newline[1])<0.1)):
                flag = 1
        if(flag==0):
            newlines.append(line)
    return newlines

def IntersectionPoints(lines):
    #求出交点
    points = []
    if(len(lines)==4):
        horLine = []
        verLine = []
        for line in lines:
            if((line[1]>(0-0.1))&(line[1]<(0+0.1))):
                horLine.append(line)
            else:
                verLine.append(line)
        print(horLine)
        for l1 in horLine:
            for l2 in verLine:
                a = np.array([
                    [np.cos(l1[1]), np.sin(l1[1])],
                    [np.cos(l2[1]), np.sin(l2[1])]
                ])
                b = np.array([l1[0],l2[0]])
                points.append(np.linalg.solve(a, b))
        return points
    else:
        print("the number of lines error")

img = cv2.imread('mid.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, im2 = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
#plt.imshow(img_gray,plt.cm.gray)
#plt.imshow(im2,plt.cm.gray)


gimg = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 0)
gret, gim2 = cv2.threshold(gimg, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
#plt.imshow(gim2, plt.cm.gray)
edges = cv2.Canny(gim2, 45,135)


minLineLength = 10
maxLineGap = 5
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 120)
lines = [line[0] for line in lines.tolist()]
lines = cleanlines(lines)
points = IntersectionPoints(lines)
for line in lines:
    rho, theta = line
    print(rho, theta)
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 2000*(-b))
    y1 = int(y0 + 2000*(a))
    x2 = int(x0 - 2000*(-b))
    y2 = int(y0 - 2000*(a))
    cv2.line(img,(x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)


for point in points:
    cv2.circle(img, (int(point[0]),int(point[1])), 3, (0,0,255))
midx = np.mean([point[0] for point in points])
midy = np.mean([point[1] for point in points])
cv2.circle(img, (int(midx), int(midy)), 3, (0,0,255))
plt.figure()
plt.imshow(img)
plt.show()
深度学习Q-learing算法实现|算法-深度学习-Q-Learing

深度学习Q-learing算法实现

1. 问题分析

在这里插入图片描述

这是一个走悬崖的问题。强化学习中的主体从S出发走到G处一个回合结束，除了在边缘以外都有上下左右四个行动，如果主体走入悬崖区域，回报为-100，走入中间三个圆圈中的任一个，会得到-1的奖励，走入其他所有的位置，回报都为-5。

这是一个经典的Q-learing问题走悬崖的问题，也就是让我们选择的最大利益的路径，可以将图片转化为reward矩阵

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[[  -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.]
 [  -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -1.   -1.   -1.   -5.   -5.   -5.   -5.]
 [  -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.   -5.]
 [  -5. -100. -100. -100. -100. -100. -100. -100. -100. -100. -100.  100.]]

我们的目标就是让agent从s(3,0)到达g(3,11)寻找之间利益最大化的路径，学习最优的策略。

2. Q—learing理论分析

在Q-learing算法中有两个特别重要的术语：状态(state),行为(action),在我们这个题目中，state对应的就是我们的agent在悬崖地图中所处的位置，action也就是agent下一步的活动，我的设定是（0， 1 ，2，3，4）对应的为（原地不动，上，下，左，右），需要注意的事我们的next action是随机的但是也是取决于目前的状态（current state）。

我们的核心为Q-learing的转移规则(transition rule),我们依靠这个规则去不断地学习，并把agent学习的经验都储存在Q-stable，并不断迭代去不断地积累经验，最后到达我们设定的目标，这样一个不断试错，学习的过程，最后到达目标的过程为一个episode
$$Q(s,a) = R(s,a)+\gamma *max \lbrace Q(\tilde{s},\tilde{a}) \rbrace $$
其中$s,a$表示现在状态的state和action，$\tilde{s},\tilde{a}$表示下一个状态的state和action，学习参数为$0<\gamma<1$，越接近1代表约考虑远期结果。
在Q-table初始化时由于agent对于周围的环境一无所知，所以初始化为零矩阵。

3. 算法实现

参考以下伪代码：
在这里插入图片描述
具体程序如见附录
程序的关键点：

  1. 核心代码即为伪代码，但是各种方法需要自己实现，在程序中有注释可以参考
  2. 需要判断agent在一个状态下可以使用的行动，这一点我用valid_action(self, current_state)实现

发现的问题：题目中的目标点为G 的目标值也是为-1，但是程序会走到这个一步但是函数没有收敛到此处，而且由于在奖励点收益大，所以最后的agent会收敛到奖励点处，在三个奖励点处来回移动。所有我将最后的目标点G的值改为了100，函数可以收敛到此处。后来也看到文献中的吸收目标

3. 结果展示

最后到Q-tabel矩阵由于太大放到附录查看，但是同时为了更加直观的看到运行结果，
编写了动态绘图的程序 画出了所有的路径。如果需要查看动态图片请运行程序最终结果如下图：
在这里插入图片描述
从图中可以看到agent避过了所有的悬崖，而且收获了所有的奖励最终到达目标。

4.附录

程序：

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#-*- utf-8 -*-
# qvkang
import numpy as np
import random
import turtle as t
class Cliff(object):
    def __init__(self):
        self.reward = self._reward_init()
        print(self.reward)
        self.row = 4
        self.col = 12
        self.gamma = 0.7
        self.start_state = (3, 0)
        self.end_state = (3, 11)
        self.q_matrix = np.zeros((4,12,5))
        self.main()

    def _reward_init(self):
        re = np.ones((4,12))*-5
        # 奖励
        re[1][5:8] = np.ones((3))*-1
        # 悬崖
        re[3][1:11] = np.ones((10))*-100
        #目标
        re[3][11] = 100
        return re

    def valid_action(self, current_state):
        # 判断当前状态下可以走的方向
        itemrow, itemcol = current_state
        valid = [0]
        if(itemrow-1 >= 0): valid.append(1)
        if(itemrow+1 <= self.row-1):valid.append(2)
        if(itemcol-1 >= 0): valid.append(3)
        if(itemcol+1 <= self.col-1): valid.append(4)
        return valid

    def transition(self, current_state, action):
        # 从当前状态转移到下一个状态
        itemrow, itemcol = current_state
        if (action is 0):   next_state = current_state
        if (action is 1):   next_state = (itemrow-1, itemcol)
        if (action is 2):   next_state = (itemrow+1, itemcol)
        if (action is 3):   next_state = (itemrow, itemcol-1)
        if (action is 4):   next_state = (itemrow, itemcol+1)
        return(next_state)
    def _indextoPosition(self,index):
        index += 1
        itemrow = int(np.floor(index/self.col))
        itemcol = index%self.col
        return(itemrow, itemcol)

    def _positiontoIndex(self,itemrow,itemcol):
        itemindex = (itemrow)*self.col+itemcol-1
        return itemindex
    
    def getreward(self, current_state, action):
        # 得到下一步的奖励
        next_state = self.transition(current_state, action)
        next_row, next_col = next_state
        r = self.reward[next_row, next_col]
        return r
    def path(self):
        #绘图path  使用turtle的绘图库
        t.speed(10)
        t.begin_fill()
        paths = []
        current_state = self.start_state
        t.pensize(5)
        t.penup()
        t.goto(current_state)
        t.pendown()
        #移动到初始位置
        paths.append(current_state)
        while current_state != self.end_state:
            current_row, current_col = current_state
            valid_action = self.valid_action(current_state)
            valid_value = [self.q_matrix[current_row][current_col][x] for x in valid_action]
            max_value = max(valid_value)
            action = np.where(self.q_matrix[current_row][current_col] == max_value)
            print(current_state,'-------------',action)
            next_state = self.transition(current_state,int(random.choice(action[0])))
            paths.append(next_state)
            next_row,next_col = next_state
            t.goto(next_col*20, 60-next_row*20)
            current_state = next_state

    def main(self):
        #主要循环迭代
        for i in range(1000):
            current_state = self.start_state
            while current_state != self.end_state:
                action = random.choice(self.valid_action(current_state))
                next_state = self.transition(current_state, action)
                future_rewards = []
                for action_next in self.valid_action(next_state):
                    next_row, next_col = next_state
                    future_rewards.append(self.q_matrix[next_row][next_col][action_next])
                #core trasmite rule
                q_state = self.getreward(current_state, action) + self.gamma*max(future_rewards)
                current_row, current_col = current_state
                self.q_matrix[current_row][current_col][action] = q_state
                current_state = next_state
                #print(self.q_matrix)
        #绘图1000次
        for i in range(1000):
            self.path()
        print(self.q_matrix)

if __name__ == "__main__":
    Cliff()

Q-table矩阵最终结果：

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[[[ -14.84480118    0.          -14.06400168    0.          -14.06400168]
  [ -14.06400168    0.          -12.94857383  -14.84480118  -12.94857383]
  [ -12.94857383    0.          -11.35510547  -14.06400168  -11.35510547]
  [ -11.35510547    0.           -9.07872209  -12.94857383   -9.07872209]
  [  -9.07872209    0.           -5.82674585  -11.35510547   -5.82674585]
  [  -5.82674585    0.           -1.1810655    -9.07872209   -5.1810655 ]
  [  -5.1810655     0.           -0.258665     -5.82674585   -4.258665  ]
  [  -4.258665      0.            1.05905      -5.1810655    -2.94095   ]
  [  -2.94095       0.            2.9415       -4.258665      2.9415    ]
  [   2.9415        0.           11.345        -2.94095      11.345     ]
  [  11.345         0.           23.35          2.9415       23.35      ]
  [  23.35          0.           40.5          11.345         0.        ]]

 [[ -14.06400168  -14.84480118  -14.84480118    0.          -12.94857383]
  [ -12.94857383  -14.06400168  -14.06400168  -14.06400168  -11.35510547]
  [ -11.35510547  -12.94857383  -12.94857383  -12.94857383   -9.07872209]
  [  -9.07872209  -11.35510547  -11.35510547  -11.35510547   -5.82674585]
  [  -5.82674585   -9.07872209   -9.07872209   -9.07872209   -1.1810655 ]
  [  -1.1810655    -5.82674585   -5.82674585   -5.82674585   -0.258665  ]
  [  -0.258665     -5.1810655    -2.94095      -1.1810655     1.05905   ]
  [   1.05905      -4.258665      2.9415       -0.258665      2.9415    ]
  [   2.9415       -2.94095      11.345         1.05905      11.345     ]
  [  11.345         2.9415       23.35          2.9415       23.35      ]
  [  23.35         11.345        40.5          11.345        40.5       ]
  [  40.5          23.35         65.           23.35          0.        ]]

 [[ -14.84480118  -14.06400168  -15.39136082    0.          -14.06400168]
  [ -14.06400168  -12.94857383 -109.84480118  -14.84480118  -12.94857383]
  [ -12.94857383  -11.35510547 -109.06400168  -14.06400168  -11.35510547]
  [ -11.35510547   -9.07872209 -107.94857383  -12.94857383   -9.07872209]
  [  -9.07872209   -5.82674585 -106.35510547  -11.35510547   -5.82674585]
  [  -5.82674585   -1.1810655  -104.0787221    -9.07872209   -2.94095   ]
  [  -2.94095      -0.258665   -102.058665     -5.82674585    2.9415    ]
  [   2.9415        1.05905     -97.94095      -2.94095      11.345     ]
  [  11.345         2.9415      -92.0585        2.9415       23.35      ]
  [  23.35         11.345       -83.655        11.345        40.5       ]
  [  40.5          23.35        -30.           23.35         65.        ]
  [  65.           40.5         100.           40.5           0.        ]]

 [[ -15.39136082  -14.84480118    0.            0.         -109.84480118]
  [-109.84480118  -14.06400168    0.          -15.39136082 -109.06400168]
  [-109.06400168  -12.94857383    0.         -109.84480118 -107.94857383]
  [-107.94857383  -11.35510547    0.         -109.06400168 -106.35510547]
  [-106.35510547   -9.07872209    0.         -107.94857383 -104.0787221 ]
  [-104.0787221    -5.82674585    0.         -106.35510547 -102.058665  ]
  [-102.058665     -2.94095       0.         -104.0787221   -97.94095   ]
  [ -97.94095       2.9415        0.         -102.058665    -92.0585    ]
  [ -92.0585       11.345         0.          -97.94095     -83.655     ]
  [ -83.655        23.35          0.          -92.0585      -30.        ]
  [ -30.           40.5           0.          -83.655       100.        ]
  [   0.            0.            0.            0.            0.        ]]]
nextcloud配置优化和常见问题(FAQ)|服务器-nextcloud-FAQ

FAQ：

  1. 设置cron后台任务
    使用nginx用户进行定时任务启动(为了优化性能, 正确配置后台任务非常重要. 对于较大的实例, 推荐配置为 ‘Cron’. 详情请参考相关文档.)
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vim   /etc/crontab

SHELL=/bin/bash
PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
MAILTO=root

# For details see man 4 crontabs

# Example of job definition:
# .---------------- minute (0 - 59)
# |  .------------- hour (0 - 23)
# |  |  .---------- day of month (1 - 31)
# |  |  |  .------- month (1 - 12) OR jan,feb,mar,apr ...
# |  |  |  |  .---- day of week (0 - 6) (Sunday=0 or 7) OR sun,mon,tue,wed,thu,fri,sat
# |  |  |  |  |
# *  *  *  *  * user-name  command to be executed
*/15  *  *  *  * nginx php -f /var/www/nextcloud/cron.php

重启crond

systemctl restart crond

  1. 日志出现错误ERROR:you are using a fallback implementation of the intl extension
    由于没有安装init模块
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yum install php7.1w-init
systemctl restart php-fpm
systemctl restart nginx

需要注意的是php应该对应自已的版本，nginx对应的是自己的服务器

  1. 提示没有配置好opcache.ini
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vim /etc/php.d/opcache.ini
修改/etc/php.d/opcache.ini，将以下行注释去掉，并修改为对应的配置值
zend_extension=opcache.so
opcache.enable=1
opcache.enable_cli=1
opcache.memory_consumption=128
opcache.interned_strings_buffer=8
opcache.max_accelerated_files=10000
opcache.revalidate_freq=1
opcache.save_comments=1
  1. 登陆无限启动的问题
    首先检查php-fpm最顶端的设置 user和group，/etc/php-fpm.d/www.conf
    设置php的session的储存目录的所有者
1
chown nginx:nginx /var/lib/php/session/

实在没办法的话，可以试试

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chmod -R 777 /var/lib/php/session/

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