Linux 在某个文件夹快速启动http 服务器

在 Linux 中，可以使用 Python 自带的 SimpleHTTPServer 模块快速启动一个简单的 HTTP 服务器。具体步骤如下：

1. 打开终端，进入需要启动 HTTP 服务器的文件夹。

2. 使用以下命令启动 HTTP 服务器：

   python -m SimpleHTTPServer

或者

   python3 -m http.server

3. 在浏览器中输入 http://localhost:8000/ 即可访问该文件夹中的文件和文件夹。

注：8000 是默认的端口号，如果该端口号已被占用，可以在命令中指定其他端口号。例如：

python -m SimpleHTTPServer 8080

或者

python3 -m http.server 8080

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linux服务器打卡tensorboard

TensorBoard是一个非常有用的工具，用于可视化和理解 TensorFlow 模型的训练过程。要在 Linux 服务器上运行 TensorBoard，通常需要先安装 TensorFlow 和 TensorBoard。如果你的服务器上已经装有 TensorFlow（如TensorFlow 2.x版本），那么你可以按照以下步骤启动 TensorBoard：

1. **确保已安装TensorFlow**：检查是否已经通过`pip install tensorflow` 或 `conda install tensorflow`等命令安装了TensorFlow。

2. **创建事件文件夹**：TensorBoard会监视某个目录（默认是`./logs`）中的日志文件。在服务器上创建一个空的日志文件夹，例如`mkdir logs/tensorboard_logs`。

3. **运行TensorBoard**：打开一个新的终端窗口，在上述文件夹路径下运行TensorBoard命令：

   tensorboard --logdir logs/tensorboard_logs

这将启动TensorBoard服务，并在浏览器中访问`http://<your_server_ip>:6006`（如果TensorBoard在本地运行，则通常是`http://localhost:6006`）查看你的模型训练数据。

4. **守护进程启动**：如果你想让TensorBoard在后台持续运行，可以将上述命令添加到`screen`、`tmux`或者系统启动脚本（如`systemd`或`cron`）中，以便机器重启后仍能继续监控。

5. **停止TensorBoard**：关闭浏览器窗口即可，若想完全结束服务，可以在新终端输入`kill <TensorBoard进程ID>`来终止。

在项目文件夹下编写nginx config配置文件

在项目文件夹下编写Nginx配置文件通常是为了将特定的网站或应用映射到Nginx服务器上，以便管理和控制网络流量。Nginx配置文件通常是`.conf`后缀，常见的位置有：

1. **默认位置**：在Linux系统中，Nginx配置文件通常位于 `/etc/nginx/nginx.conf` 或 `/etc/nginx/sites-available/` 目录下。如果你在项目文件夹自定义配置，可能会创建一个名为 `nginx.conf` 或 `your_project_name.conf` 的文件。

2. **项目目录**：如果你想让某个项目的配置与其他项目隔离，可以在项目根目录下创建一个 `conf.d` 文件夹，并在其中创建如 `default.conf` 或 `server_blocks.conf` 等子文件，然后通过 `include` 指令引用。

例如，假设你在项目文件夹`/var/www/html/your-project` 下，配置文件可能像这样：

/var/www/html/your-project/conf.d/your_project.conf

内容可以类似：

server {
    listen 80;
    server_name yourdomain.com;
    
    root /var/www/html/your-project;

    location / {
        index index.html index.htm;
    }

    # 更多其他配置...
}

记得在 Nginx 服务启动时，要用软链接将这个配置文件指向 sites-enabled 目录，如 `ln -s /var/www/html/your-project/conf.d/your_project.conf /etc/nginx/sites-enabled/`。