📁 文件/目录操作

1. 基础操作

# 递归复制目录（含子目录）
cp -r source_dir/ target_dir/# 递归删除目录（强制删除不提示）
rm -rf dir_name/# 查看当前路径
pwd# 创建多级目录
mkdir -p parent_dir/child_dir

2. 权限管理

# 修改文件权限（755 = rwxr-xr-x）
chmod 755 filename# 递归修改目录权限
chmod -R 755 dir_name/# 修改文件所有者
chown user:group filename

🌐 网络传输

1. SCP 安全拷贝

# 基础格式（注意大写 -P 指定端口）
scp -P 3178 local_file user@remote_host:/remote/dir# 递归传输目录（示例来自用户需求）
scp -r -P 3178 /path/salicon user@ip:/path/dataset# 从远程服务器下载文件
scp -P 2222 user@host:/remote/file /local/dir

2. RSYNC 增量同步（推荐替代SCP）

# 带压缩和进度显示的同步
rsync -avzP -e "ssh -p 3178" /local/dir user@host:/remote/dir

3. 网络诊断

# 测试网络连通性
ping 192.168.1.1# 查看开放端口
netstat -tulnp# DNS查询
nslookup example.com

📦 软件包管理

# 更新软件列表
sudo apt update# 升级已安装包
sudo apt upgrade# 搜索软件包
apt search package_name# 安装.deb包
sudo dpkg -i package.deb# 源码编译安装
./configure
make
sudo make install

🔍 系统监控

1. 进程管理

# 查找进程
ps aux | grep process_name# 终止进程
kill -9 PID# 实时监控资源
top
htop  # 需要安装

2. 磁盘管理

# 查看磁盘空间
df -h# 查看目录大小
du -sh dir_name/# 挂载设备
mount /dev/sdb1 /mnt

🖥️ GPU 相关

# 查看GPU状态
nvidia-smi# 持续监控GPU
watch -n 1 nvidia-smi# 安装CUDA驱动
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit# GPU进程监控
nvtop  # 需要安装

🔄 压缩/解压

# 创建.tar.gz压缩包
tar -czvf archive.tar.gz dir_name/# 解压.tar.gz文件
tar -xzvf archive.tar.gz# 解压.zip文件
unzip file.zip -d target_dir

🐍 Python 环境

# 创建conda环境
conda create -n env_name python=3.8# 导出环境配置
conda env export > environment.yml# 安装PyTorch（CUDA 11.3版本）
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

⚙️ 系统服务

# 重启服务
sudo systemctl restart service_name# 查看服务状态
systemctl status nginx# 设置开机启动
sudo systemctl enable service_name

💡 使用技巧

1. 使用 !! 重复上条命令
2. Ctrl + R 反向搜索历史命令
3. 使用 alias 创建快捷命令

alias ll='ls -alhF'

• 推荐安装增强工具：

sudo apt install tmux zsh neofetch