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双重否定式

假如我们不是深信自己对别国领土和财富没有贪婪的恶念，没有攫取物资的野心，没有卑鄙的念头，那么我们在今年的圣诞节中，一定会很难过。

因为我们深信自己对别国毫无恶念，所以圣诞节才能过得心安理得（不难过）。

假如我们不是深信自己对别国毫无恶念，那么我们在圣诞节一定会很难过。

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硬盘性能测试

mkdir test-data
fio –rw=write –ioengine=sync –fdatasync=1 –directory=test-data –size=2200m –bs=2300 –name=mytest

命令分解

mkdir test-data  # 创建测试目录
fio \
  --rw=write      # 测试模式：纯写入
  --ioengine=sync # I/O引擎：同步阻塞写入（模拟最严苛的持久化场景）
  --fdatasync=1   # 每次写入后调用fdatasync()，确保数据刷到磁盘（类似数据库安全写入）
  --directory=test-data  # 测试目录
  --size=2200m    # 每个线程写入总量：2200MB
  --bs=2300       # 块大小：2300字节（模拟非常规小块写入）
  --name=mytest   # 任务名称

关键参数作用

参数意义
--rw=write测试写入性能（非随机写入）。
--ioengine=sync使用同步I/O，每次写操作必须等待磁盘确认完成（性能低但数据安全）。
--fdatasync=1每次写操作后调用 fdatasync()，强制刷新内核缓冲区到磁盘（类似 fsync 但略轻量）。
--bs=2300

–size=2200m		设置非常规块大小（通常用4K/8K），可能是为了模拟特定业务场景的小数据块写入。
总写入量足够大，避免缓存影响测试结果。

典型应用场景

  1. 数据库持久化测试
  • 模拟事务日志（如WAL）的写入性能，因为 sync+fdatasync 是数据库保证ACID的常用配置。
  1. 磁盘可靠性验证
  • 测试磁盘在强制刷盘模式下的实际吞吐和延迟。
  1. 性能调优基准
  • 对比不同文件系统/磁盘设备在小块同步写入时的表现。

输出结果关注点

运行后会显示以下关键指标：

  • IOPS：每秒写入次数（2300字节/次）。
  • 带宽（BW）：实际写入吞吐（如 MB/s）。
  • 延迟（lat）：每次写入的平均耗时（尤其关注 sync 和 fdatasync 的开销）。
    示例输出片段：
write: IOPS=500, BW=1.12MiB/s (1.17MB/s)
  sync (usec): min=100, max=10000, avg=2000
  fdatasync: 1 calls, total=10ms

注意事项

  1. 磁盘压力：此命令会高负载写入，避免在生产环境直接运行。
  2. 块大小优化：bs=2300 可能导致未对齐写入，正常测试建议用 4K 的整数倍。
  3. 对比测试：移除 --fdatasync=1 和 --ioengine=sync 可测试缓存写入性能（速度会快很多）。
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智谱最新的模型

GLM-Z1-AirX（极速版）：定位国内最快推理模型，推理速度可达 200 tokens / 秒，比常规快 8 倍；

GLM-Z1-Air（高性价比版）：价格仅为 DeepSeek-R1 的 1/30，适合高频调用场景；

GLM-Z1-Flash（免费版）：支持免费使用，旨在进一步降低模型使用门槛。

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佛洛依德冰山理论

“本我” 代表欲望，受意识遏抑， （完全潜意识）
“自我” 负责处理现实世界的事情； （大部分有意识）
“超我” 是良知或内在的道德判断。 （部分有意识）

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豆包代写的代码

import requests
import json
import sys

url = 'http://x.x.x.x/v1/chat-messages'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer app-KT4yNocX6Bzey6mZ5Jxxxx',
    'Content-Type': 'application/json'
}
conversation_id = ""

while True:
    try:
        # 获取系统默认编码
        encoding = sys.getdefaultencoding()
        query = input("请输入你的问题（输入 '退出' 结束对话）：").encode(encoding).decode(encoding)
        if query == "退出":
            break

        data = {
            "inputs": {},
            "query": query,
            "response_mode": "streaming",
            "conversation_id": conversation_id,
            "user": "ts",
            "files": [
                {
                    "type": "image",
                    "transfer_method": "remote_url",
                    "url": "https://cloud.dify.ai/logo/logo-site.png"
                }
            ]
        }

        try:
            response = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True)
            response.raise_for_status()

            full_response = []
            full_api_response = []
            for chunk in response.iter_lines(decode_unicode=True):
                if chunk.startswith('data:'):
                    chunk_data = chunk[5:].strip()
                    if chunk_data:
                        full_api_response.append(chunk_data)
                        try:
                            event = json.loads(chunk_data)
                            if event.get('event') == 'message':
                                answer = event.get('answer', '')
                                print(answer, end='', flush=True)
                                full_response.append(answer)
                            elif event.get('event') == 'message_end':
                                print()
                                final_answer = ''.join(full_response)
                                print(f"完整回复: {final_answer}")
                                conversation_id = event.get('conversation_id', conversation_id)
                        except json.JSONDecodeError:
                            print(f"解析错误: {chunk_data}")
            print("\nAPI 接口返回的完整信息：")
            for line in full_api_response:
                print(line)

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"请求错误: {e}")
    except UnicodeDecodeError:
        print("输入解码时出现错误，请检查终端编码设置。")
发布于

su 与 su – 切换root变量

[ceshizhangzhao@ceshizhangzhao1 ~]$ whoami #确认当前用户为ceshizhangzhao   root
 ceshizhangzhao
 [ceshizhangzhao@ceshizhangzhao1 ~]$ su #不加用户就表示切换到root，当然也可以su root            root
 Password: 
 [root@ceshizhangzhao1 ceshizhangzhao]# env
 HOSTNAME=ceshizhangzhao1        
 SHELL=/bin/bash
 HISTSIZE=500
 USER=ceshizhangzhao        <--
 MAIL=/var/spool/mail/ceshizhangzhao
 PWD=/home/ceshizhangzhao   <--
 HOME=/root
 LOGNAME=ceshizhangzhao
 以下省略无关内容…
 提示：使用su而不加上“-”这个参数，切换前的用户的相关信息还会存在。切换用户时，“su - 用户名”。
 [root@ceshizhangzhao1 ceshizhangzhao]# exit #退出当前用户，这个命令也可以用ctrl+d
 [ceshizhangzhao@ceshizhangzhao1 ~]$ su - root
 Password: 
 [root@ceshizhangzhao1 ~]# env | egrep "USER|MALL|PWD|LOGNAME"
 USER=root                <--
 PWD=/root                <--
 LOGNAME=root

总结：请su –

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人生的感悟

一花一一花一木一世界,一朝一夕一浮生,一生一世一轮回。一悲一喜一枯荣，一真一假一尘缘，一起一落一平生。 一直一念一徒然，一心一念一清净，一梦一醒一凡尘。

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定期清理日志

!/bin/bash
 设置变量
 LOG_DIR="/a/b/c"  # 替换为实际的日志目录
 ARCHIVE_DIR="/a/b/c/history_archive" # 替换为存储归档的目录
 DAYS_TO_KEEP=30                 # 保留日志的天数
 LOG_FILE="/a/b/c/history_archive/op_record.log" # 替换为实际的日志文件路径
 创建归档目录（如果不存在）
 mkdir -p "$ARCHIVE_DIR"
 获取当前日期
 CURRENT_DATE=$(date +%Y-%m-%d)
 记录开始时间
 echo "[$CURRENT_DATE] 开始压缩和归档日志…" >> "$LOG_FILE"
 压缩并归档日志
 for dir in "$LOG_DIR"/20*; do
     if [ -d "$dir" ]; then
         # 获取目录名
         dir_name=$(basename "$dir")
     # 压缩目录     tar -zcf "$ARCHIVE_DIR/${dir_name}.tar.gz" -C "$LOG_DIR" "$dir_name"     # 检查压缩是否成功     if [ $? -eq 0 ]; then         echo "[$CURRENT_DATE] 已压缩并归档: $dir_name" >> "$LOG_FILE"         # 删除原始日志目录         rm -rf "$dir"         echo "[$CURRENT_DATE] 已删除原始日志目录: $dir_name" >> "$LOG_FILE"     else         echo "[$CURRENT_DATE] 压缩失败: $dir_name" >> "$LOG_FILE"     fi fi
 done
 清理超过指定天数的归档文件
 find "$ARCHIVE_DIR" -type f -name "*.tar.gz" -mtime +$DAYS_TO_KEEP -exec rm -f {} \;
 echo "[$CURRENT_DATE] 已删除超过 $DAYS_TO_KEEP 天的归档文件" >> "$LOG_FILE"
 记录结束时间
 echo "[$CURRENT_DATE] 完成压缩和归档日志." >> "$LOG_FILE"
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模糊的命令

1、命令$(basename $n)

 n="/data/path-a/path-b/2024-log-dir"
 COMPRESS_DIR=$(basename "$n")
 echo $COMPRESS_DIR
 2024-log-dir

 2、tar -C目录路径

 /data/abcp/access-mo-dispatch/2025-01-01
 LOG_DIR="/data/abcp/access-mo-dispatch"
 COMPRESS_DIR="2025-01-01"
 tar -zcf "/data/abcp/access-mo-dispatch/2025_history_archive/2024-03-14_2024-log-dir.tar.gz" -C "/data/abcp/access-mo-dispatch" "2025-01-01"
 归档压缩的结果
 [root@k8s-node02 access-mo-dispatch]# tree
 .
 ├── 2025-01-01
 ├── 2025-01-02
 ├── 2025-01-03
 └── 2025_history_archive
     └── 2024-03-14_2024-log-dir.tar.gz
 4 directories, 1 file
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解决docker镜像仓库下载慢

{
     "registry-mirrors": [
                       "https://2a6bf1988cb6428c877f723ec7530dbc.mirror.swr.myhuaweicloud.com", 
                          "https://docker.m.daocloud.io", 
                          "https://hub-mirror.c.163.com", 
                          "https://mirror.baidubce.com", 
                          "https://your_preferred_mirror", 
                          "https://dockerhub.icu", 
                          "https://docker.registry.cyou",
                          "https://docker-cf.registry.cyou", 
                          "https://dockercf.jsdelivr.fyi", 
                          "https://docker.jsdelivr.fyi", 
                          "https://dockertest.jsdelivr.fyi", 
                          "https://mirror.aliyuncs.com", 
                          "https://dockerproxy.com", 
                          "https://mirror.baidubce.com", 
                          "https://docker.m.daocloud.io", 
                          "https://docker.nju.edu.cn", 
                          "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn", 
                          "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn", 
                          "https://mirror.iscas.ac.cn", 
                          "https://docker.rainbond.cc"
                          ]
 }