【错误操作】
打开ubuntu的火狐，在anaconda官网下载了.sh文件
打开terminal安装.sh文件
lyy@lyy:~$ bash ~/Downloads/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
WARNING:
Your operating system appears not to be 64-bit, but you are trying to
install a 64-bit version of Anaconda3.
Are sure you want to continue the installation? [yes|no]
[no] >>> no
Aborting installation
后来安装不了，说我的操作系统不是64位的，我只能写no
lyy@lyy:~$ uname -a
Linux lyy 5.4.0-100-generic
在terminal安装
lyy@lyy:~$ bash ~/Downloads/Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh
Connecting to repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)|2606:4700::6810:8303|:443... failed: Connection timed out.
Connecting to repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)|2606:4700::6810:8203|:443... failed: Connection timed out.
Connecting to repo.anaconda.com (repo.anaconda.com)|104.16.131.3|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 432601432 (413M) [application/x-sh]
Saving to: 'Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh'
Anaconda3-2021.05-Linux-a 100%[=====================================>] 412.56M 6.81MB/s in 48s
2022-02-19 12:17:23 (8.60 MB/s) - 'Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh' saved [432601432/432601432]
lyy@lyy:~$
lyy@lyy:~$
似乎还是安装不了
【正确操作】
在知道我要下载aarch64的anaconda后，我找到了一篇笔记，用命令行下载
lyy@lyy:~$ wget -c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh
lyy@lyy:~$ bash Anaconda3-2021.05-Linux-aarch64.sh
Welcome to Anaconda3 2021.05
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>
Please answer 'yes' or 'no':'
>>> yes
Anaconda3 will now be installed into this location:
/home/lyy/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
nstallation finished.
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>>
You have chosen to not have conda modify your shell scripts at all.
To activate conda's base environment in your current shell session:
eval "$(/home/lyy/anaconda3/bin/conda shell.YOUR_SHELL_NAME hook)"
To install conda's shell functions for easier access, first activate, then:
conda init
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false
Thank you for installing Anaconda3!
===========================================================================
Working with Python and Jupyter notebooks is a breeze with PyCharm Pro,
designed to be used with Anaconda. Download now and have the best data
tools at your fingertips.
PyCharm Pro for Anaconda is available at: https://www.anaconda.com/pycharm
安装好了，还需要激活，但是我直接输入source .bashrc没有反应，搜了一下好像要改一下（改的代码忘记复制了
lyy@lyy:~$ sudo apt install vim
[sudo] password for lyy:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
vim is already the newest version (2:8.1.2269-1ubuntu5.7).
vim set to manually installed.
0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 34 not upgraded.
lyy@lyy:~$ vim ~/.bashrc
lyy@lyy:~$ anaconda --version
anaconda Command line client (version 1.7.2)
lyy@lyy:~$
安装好anaconda了。
【正确操作】
lyy@lyy:~$ conda create -n tf
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.10.1
latest version: 4.11.0
Please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
environment location: /home/lyy/anaconda3/envs/tf
Proceed ([y]/n)?
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
激活tensorflow
~$
lyy@lyy:~$ source activate tf
(tf) lyy@lyy:~$ conda install tensorflow
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Ret
Original: https://blog.csdn.net/Fifiie/article/details/123023289
Author: KristenYue
Title: 2、在ubuntu20.04安装anaconda和tensorflow
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Title: vmstat命令详解
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率，内存使用，虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令，一个是Linux/Unix都支持，二是相比top，我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况，而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。
一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的，第一个参数是采样的时间间隔数，单位是秒，第二个参数是采样的次数，如:
2表示每个两秒采集一次服务器状态，1表示只采集一次。
实际上，在应用过程中，我们会在一段时间内一直监控，不想监控直接结束vmstat就行了,例如:
这表示vmstat每2秒采集数据，一直采集，直到我结束程序，这里采集了5次数据我就结束了程序。
好了，命令介绍完毕，现在开始实战讲解每个参数的意思。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
b 表示阻塞的进程,这个不多说，进程阻塞，大家懂的，表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。
swpd 虚拟内存已使用的大小，如果大于0，表示你的机器物理内存不足了，如果不是程序内存泄露的原因，那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。
free 空闲的物理内存的大小，我的机器内存总共8G，剩余3415M。
buff Linux/Unix系统是用来存储，目录里面有什么内容，权限等的缓存，我本机大概占用300多M
cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲，我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处，把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存，是为了提高 程序执行的性能，当程序使用内存时，buffer/cached会很快地被使用。)
si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小，如果这个值大于0，表示物理内存不够用或者内存泄露了，要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕，一切正常。
so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小，如果这个值大于0，同上。
bi 读磁盘块设备每秒接收的块数量，这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备，默认块大小是1024byte，我本机上没什么IO操作，所以一直是0，但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s，磁盘写入速度差不多140M每秒
bo写磁盘块设备每秒发送的块数量，例如我们读取文件，bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0，不然就是IO过于频繁，需要调整。
in 每秒CPU的中断次数，包括时间中断。
cs 每秒上下文切换次数，例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中，我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试，选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调，压测，直到cs到一个比较小的值，这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是，每次调用系统函数，我们的代码就会进入内核空间，导致上下文切换，这个是很耗资源，也要尽量避免频繁调用系统函数。上下文切换次数过多表示你的CPU大部分浪费在上下文切换，导致CPU干正经事的时间少了，CPU没有充分利用，是不可取的。
us 用户CPU时间，我曾经在一个做加密解密很频繁的服务器上，可以看到us接近100,r运行队列达到80(机器在做压力测试，性能表现不佳)。
sy 系统CPU时间，如果太高，表示系统调用时间长，例如是IO操作频繁。
id 空闲 CPU时间，一般来说，id + us + sy = 100,一般我认为id是空闲CPU使用率，us是用户CPU使用率，sy是系统CPU使用率。
wt 等待IO CPU时间。
Solairs系统下vmstat输出释疑
vmstat 5 5
procs memory page disk faults cpu
r b w swap free re mf pi po fr de sr s1 s1 -- -- in sy cs us sy id
0 0 0 704968 207640 0 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 302 6 31 0 0 100
0 0 0 705048 206728 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 302 4 34 0 0 100
0 0 0 705048 206728 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 302 3 35 0 0 100
0 0 0 705048 206728 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 301 3 34 0 0 100
0 0 0 705048 206728 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 302 6 35 0 0 100
procs
r 列表示在运行队列中等待的进程数。
b 列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。
w 列表示可以进入运行队列但被交换出来的进程
cpu 表示cpu的使用状态
us 列显示了用户方式下所花费 CPU 时间的百分比。一个 UNIX 进程可以在用户方式下执行，也可以在系统（内核）方式下执行。当在用户方式下时，进程在它自己的应用程序代码中执行，不需要内核资源来进行计算、管理内存或设置变量。
sy 列详述了 CPU 在系统方式下执行一个进程所花时间的百分比。这包括内核进程（kprocs）和其它需要访问内核资源的进程所消耗的 CPU 资源。如果一个进程需要内核资源，它必须执行一个系统调用，并由此切换到系统方式从而使该资源可用。例如，对一个文件的读或写操作需要内核资源来打开文件、寻找特定的位置，以及读或写数据，除非使用内存映射文件。这里us + sy的参考值为80%，如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
id 列显示了没有未决本地磁盘 I/O 时 CPU 空闲或等待的时间百分比。
faults 显示采集间隔内发生的中断数
in 列表示在某一时间间隔中观测到的每秒设备中断数。iostat命令输出更有参考意义。
sy 列表示在某一时间间隔中观测到的每秒系统调用次数。通过明确的系统调用，用户进程可以使用资源。这些调用指示内核执行调用线程的操作，并在内核和该进程之间交换数据。因为工作负载和应用程序变化很大，不同的调用执行不同的功能，所以不可能定义每秒钟有多少系统调用才算太多。这里设置参考值为10000，超过10000，用户需要注意。
cs 列表示，如当 cs 比磁盘 I/O 和网络信息包速率高得多，都应进行进一步调查。
memory
swap 当前可用内存交换区容量(k表示)。
free 当前的空闲页面列表中内存数量(k表示)
page
re 列表示回收的页面数。
mf 列表示小级别错误计数。
pi 列表示进入页面数 （k表示）。
po 列表示出页面数（k表示）。
fr 列表示空余的页面数（k表示）。
de 列表示提前读入的页面中的未命中数。
sr 列表示通过时钟算法扫描的页面计数
常见问题处理方法
如果 r 经常大于4，且id经常少于40，表示cpu的负荷很重。
如果pi，po长期不等于0，表示内存不足。
如果 disk 经常不等于0，且在b 中的队列大于3，表示io性能不好。
1，如果在processes中运行的序列(process r)是连续的大于在系统中的CPU的个数表示系统现在运行比较慢,有多数的进程等待CPU。
2，如果r的输出数大于系统中可用CPU个数的4倍的话,则系统面临着CPU短缺的问题,或者是CPU的速率过低,系统中有多数的进程在等待CPU,造成系统中进程运行过慢。
3，如果空闲时间(cpu id)持续为0并且系统时间(cpu sy)是用户时间的两倍(cpu us)系统则面临着CPU资源的短缺。
当发生以上问题的时候请先调整应用程序对CPU的占用情况.使得应用程序能够更有效的使用CPU.同时可以考虑增加更多的CPU. 关于CPU的使用情况还可以结合mpstat, ps aux top prstat –a等等一些相应的命令来综合考虑关于具体的CPU的使用情况,和那些进程在占用大量的CPU时间.一般情况下，应用程序的问题会比较大一些.比如一些sql语句不合理等等都会造成这样的现象.
内存的瓶颈是由scan rate (sr)来决定的.scan rate是通过每秒的始终算法来进行页扫描的.如果scan rate(sr)连续的大于每秒200页则表示可能存在内存缺陷.同样的如果page项中的pi和po这两栏表示每秒页面的调入的页数和每秒调出的页数.如果该值经常为非零值,也有可能存在内存的瓶颈,当然,如果个别的时候不为0的话,属于正常的页面调度这个是虚拟内存的主要原理.
解决办法:
1.调节applications & servers使得对内存和cache的使用更加有效.
2.增加系统的内存.
- Implement priority paging in s in pre solaris 8 versions by adding line "set priority paging=1" in /etc/system. Remove this line if upgrading from Solaris 7 to 8 & retaining old /etc/system file.
关于内存的使用情况还可以结合 ps aux top prstat –a等等一些相应的命令来综合考虑关于具体的内存的使用情况,和那些进程在占用大量的内存.一般情况下，如果内存的占用率比较高,但是,CPU的占用很低的时候,可以考虑是有很多的应用程序占用了内存没有释放,但是,并没有占用CPU时间,可以考虑应用程序,对于未占用CPU时间和一些后台的程序,释放内存的占用。
r表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
常见性能问题分析
IO/CPU/men连锁反应-----------------------------
1.free急剧下降
2.buff和cache被回收下降，但也无济于事
3.依旧需要使用大量swap交换分区swpd
4.等待进程数，b增多
5.读写IO，bi bo增多
6.si so大于0开始从硬盘中读取
7.cpu等待时间用于 IO等待，wa增加
内存不足------------------------------------------------
1.开始使用swpd，swpd不为0
2.si so大于0开始从硬盘中读取
io瓶颈---------------------------------------------------
1.读写IO，bi bo增多超过2000
2.cpu等待时间用于 IO等待，wa增加 超过20
3.sy 系统调用时间长，IO操作频繁会导致增加 >30%
4.wa io等待时间长
iowait%
CPU瓶颈：load,vmstat中r 列
1.反应为CPU队列长度
2.一段时间内，CPU正在处理和等待CPU处理的进程数之和，直接反应了CPU的使用和申请情况。
3.理想的load average：核数CPU数0.7
CPU个数：grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u
核数：grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l
4.超过这个值就说明已经是CPU瓶颈了
CPU瓶颈-----------------------------------------------
1.us 用户CPU时间高超过90%
涉及到web服务器，cs 每秒上下文切换次数
例如我们调用系统函数，就要进行上下文切换，线程的切换，也要进程上下文切换，这个值要越小越好，太大了，要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中，我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试，选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调，压测，直到cs到一个比较小的值，这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是，每次调用系统函数，我们的代码就会进入内核空间，导致上下文切换，这个是很耗资源，也要尽量避免频繁调用系统函数。上下文切换次数过多表示你的CPU大部分浪费在上下文切换，导致CPU干正经事的时间少了，CPU没有充分利用，是不可取的。
1.cs可以对apache和nginx线程和进程数限制起到一定的参考作用
2.我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试，选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调，压测，直到cs到一个比较小的值，这个进程和线程数就是比较合适的值了
较好的趋势：主要是 swap使用少，swpd数值低。si so每秒从磁盘读入/写入虚拟内存的大小数值趋近于零。
Original: https://www.cnblogs.com/111testing/p/15817849.html
Author: 清风软件测试
Title: vmstat命令详解
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Title: tensorflow安装步骤（CPU版本，Anaconda环境下，Windows10）
本文主要讲述了在Anaconda环境下，CPU版本tensorflow2.3.0的安装步骤，Windows10系统中Anaconda的安装步骤可以阅读此篇博客：
Anaconda安装步骤（Windows10）
本文分为两大部分：
*
- 一、TensorFlow2.3.0安装步骤
- 二、对TensorFlow2.3.0进行验证
一、TensorFlow2.3.0安装步骤
1.打开Anaconda Prompt
2.输入下面命令，利用Anaconda创建一个python3.7的环境，环境名称为 tensorflow2（名称任意）
conda create -n tensorflow2 python=3.7
输入y
3.输入下面命令，进入名称为 tensorflow2的环境中去（名称任意）
conda activate tensorflow2
4.输入下面命令，安装python的pip工具
python -m pip install --upgrade pip
5.输入下面命令，安装TensorFlow2.3.0
（切换到豆瓣源进行安装）
pip install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/
等待安装完成，如下图所示：
以上则TensorFlow2.3.0安装完成
二、对TensorFlow2.3.0进行验证
1.打开Anaconda Navigator
2.点击 Environment，并选择刚刚建好的 tensorflow2环境
3.回到主界面，找到JupyterLab，点击 Install，等待JupyterLab安装完成
3.JupyterLab安装完成后，点击 Launch
4.进入JupyterLab页面后，新建一个python的file，输入两行程序并运行
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
可以看到运行结果显示已安装好TensorFlow2.3.0
验证完成
Original: https://blog.csdn.net/thy0000/article/details/122783136
Author: 萝北村的枫子
Title: tensorflow安装步骤（CPU版本，Anaconda环境下，Windows10）
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Title: 机器学习—降维-特征选择6-6（局部线性嵌入法/流形降维）
array([12., 7., 8., 8., 5., 9., 8., 12., 7., 10., 12., 13., 10.,
9., 6., 10., 5., 12., 8., 5., 12., 6., 11., 5., 6., 10.,
5., 10., 7., 5., 10., 12., 12., 4., 5., 8., 5., 9., 11.,
9., 13., 12., 13., 12., 12., 6., 9., 7., 5., 13., 7., 7.,
12., 11., 8., 6., 5., 8., 13., 13., 5., 6., 8., 11., 10.,
9., 13., 5., 10., 8., 4., 9., 10., 5., 6., 6., 10., 7.,
10., 5., 10., 6., 8., 11., 9., 9., 7., 7., 8., 11., 6.,
10., 10., 9., 10., 12., 9., 5., 12., 9., 10., 8., 12., 9.,
8., 4., 10., 6., 12., 5., 6., 12., 6., 5., 12., 12., 12.,
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5., 7., 8., 10., 5., 7., 5., 12., 13., 10., 11., 7., 6.,
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10., 7., 8., 9., 13., 8., 8., 7., 5., 7., 12., 11., 6.,
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7., 6., 13., 10., 12., 11., 12., 5., 9., 12., 7., 7., 9.,
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6., 6., 9., 10., 6., 5., 4., 10., 12., 8., 7., 13., 12.,
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7., 4., 9., 8., 9., 11., 12., 10., 7., 6., 8., 4., 6.,
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Original: https://www.cnblogs.com/ojbtospark/p/16015572.html
Author: 橘子橘子呀
Title: 机器学习—降维-特征选择6-6（局部线性嵌入法/流形降维）