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Chroma 向量数据库依赖于 sqlite3，而且需要 sqlite3 >= 3.35.0。

制作镜像时，使用的是 python:3.10 和 python:3.10-slim，使用 apt install sqlite3 能够安装的 sqlite3 最高版本是 3.34.1，所以会出现下面的错误。

    import chromadb
  File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/chromadb/__init__.py", line 69, in <module>
    raise RuntimeError(
RuntimeError: Your system has an unsupported version of sqlite3. Chroma requires sqlite3 >= 3.35.0.
Please visit https://docs.trychroma.com/troubleshooting#sqlite to learn how to upgrade.

Troubleshooting LangChain Chroma LangChain Chroma - load data from Vect

zsh 中使用单引号（'），不对特殊符号进行解析，使用双引号（"）会对特殊符号进行解析，如：$

docker rmi none

alias docker.rmi.none='docker rmi --force $(docker images -q --filter "dangling=true")'

• man man

......
    下表显示了手册的 章节 号及其包含的手册页类型。

    1   可执行程序或 shell 命令
    2   系统调用(内核提供的函数)
    3   库调用(程序库中的函数)
    4   特殊文件(通常位于 /dev)
    5   文件格式和规范，如 /etc/passwd
    6   游戏
    7   杂项(包括宏包和规范，如 man(7)，groff(7))
    8   系统管理命令(通常只针对 root 用户)
    9   内核例程 [非标准]
......

• 查看指定章节

man 7 man
man man.7

• 寻找所有匹配(-a, --all 寻找所有匹配的手册页)

man -a passwd

--Man-- 下一页: passwd(5) [ 查看 (return) | 跳过 (Ctrl-D) | 退出 (Ctrl-C) ]

• 内部命令使用 help

help cd
cd --help

• 外部命令使用 help

ls --help

info cd

运行

• 默认从 .env 中读取环境变量

docker-compose run --rm model_package_release

• 指定环境变量文件

docker-compose --env-file .env-test run --rm model_package_release

通过导出 Shell 环境变量可以替代 .env 文件中定义的环境变量

export MODEL_NAME=TEST
docker-compose run --rm model_package_release

• 执行时的所有信息都输出到文件(&>)

echo hello &> log.info

$ cat log.info 
hello

• 创建一个文件并写入内容(> filename <<EOF)

cat > hello.sh << EOF
#!/bin/bash
echo hello
EOF

• 整数四则运算(let)

let n=10-3+4/2
echo $n

9

• 四种执行模式运行

$ vim test.sh
#!/bin/bash
echo $str
$ chmod u+x test.sh
$ bash test.sh 
$ ./test.sh 
$ source test.sh 
hello world
$ . test.sh 
hello world

• 导出变量(export)，父进程定义的变量子进程可见。

$ export str
$ bash test.sh 
hello world
$ source test.sh 
hello world

• 移除变量(unset)

$ unset str
$ echo $str

• $$ 当前进程ID

$ echo $$
26102

• $0 当前进程名

$ echo $0
-bash

• 显示所有数组元素

$ echo ${ips[@]}
10.0.0.1 10.0.0.2 10.0.0.3

抽取视频的关键帧，保存为zip文件。

在 Ubuntu20.04 系统上使用4张GPU卡基于容器训练模型。

• 运行容器

$ docker run --ipc=host --runtime=nvidia -it --name project_name-yolov5 \
    -v project_dir:/usr/src/app/project ultralytics/yolov5:latest

• 替换所有模型网络的类别

$ sed -i 's/nc: 80/nc: 2/g' project/models/yolov5?.yaml

验证替换结果 $ head -n 2 project/models/yolov5?.yaml ==> project/models/yolov5l.yaml <== # parameters nc: 2 # number of classes ==> project/models/yolov5m.yaml <== # parameters nc: 2 # number of classes ==> project/models/yolov5s.yaml <== # parameters nc: 2 # number of classes ==> project/models/yolov5x.