在Vim中安装coc.nvim插件的扩展coc-pyright出现了code 1失败，无法正常安装，尝试了多种办法都没用，最后尝试使用管理员权限解决问题
通过管理员模式打开vim的编辑界面
sudo vim
之后在Vim窗口输入指令
:CocInstall coc-pyright
这样就正常安装了
分类： 技术宅
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coc-pyright安装失败
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如何在pypiserver中启用密钥保护保护你的Python包仓库
作为一名专业的Python程序员，你可能经常需要管理自己的Python包仓库。而pypiserver就是一个简单易用的工具，可以让你快速搭建自己的Python包仓库。但是，为了保护你的Python包仓库的安全，你可能需要在pypiserver中启用密钥保护。本文将为你介绍如何在pypiserver中启用密钥保护。
一、密码文件
pypiserver默认不支持密钥，但是可以通过设置密码文件来限制访问pypiserver。在pypiserver的根目录下创建一个名为.htaccess的文件，并在其中添加以下内容：
username:password
其中，username和password分别是你要设置的用户名和密码。请注意，密码需要使用htpasswd工具生成，否则会造成安全风险。htpasswd工具可以通过以下命令安装：
$ sudo apt-get install apache2-utils
使用htpasswd生成密码：
$ htpasswd -c .htpasswd username
输入密码后，将在当前目录下生成一个名为.htpasswd的文件，其中包含加密后的密码。你可以使用以下命令验证密码是否设置成功：
$ htpasswd -v .htpasswd username
二、HTTPS
HTTPS可以通过在pypiserver的配置文件中设置来启用。在pypiserver的根目录下创建一个名为config.py的文件，并在其中添加以下内容：
[server:main] use = egg:gunicorn host = 0.0.0.0 port = 80 certfile = /path/to/cert.pem keyfile = /path/to/key.pem
其中，certfile和keyfile分别是SSL证书和密钥文件的路径。你可以使用Let’s Encrypt等工具来生成证书和密钥文件。
请注意，启用HTTPS会增加服务器的安全性，但也会增加服务器的负担。如果你的服务器配置较低，可能会影响pypiserver的性能。
总结：
本文介绍了如何在pypiserver中启用密钥保护，包括密码文件和HTTPS加密通信。通过设置密码文件或启用HTTPS，可以提高你的Python包仓库的安全性，保护你的Python包不受非法访问。
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如何使用 pip 配置文件配置 PyPI 私有服务器
在 Python 开发过程中，我们经常需要使用
pip命令来安装各种依赖包。默认情况下，pip会从公共 PyPI 服务器中下载相应的文件。但是，有时候我们需要使用私有 PyPI 服务器来管理和分发私有的 Python 包和依赖。这时候，我们可以使用pip配置文件来配置私有服务器的 URL。配置私有 PyPI 服务器的 URL
使用
pip配置文件来配置私有 PyPI 服务器的 URL，可以让我们在使用pip安装包和依赖时，自动判断要从哪个服务器下载相应的文件。下面是配置文件的步骤：创建
~/.pip目录：mkdir -p ~/.pip
创建
pip.conf文件，并编辑文件：touch ~/.pip/pip.conf nano ~/.pip/pip.conf
在
pip.conf文件中添加以下内容：[global] index-url = http://localhost:8080/simple/ #指定可信任的主机名，用于避免 SSL 证书验证失败的问题 trusted-host = localhost
这里的
index-url参数指定了私有 PyPI 服务器的 URL，可以根据实际情况进行修改。配置完成后，我们就可以在使用
pip安装包和依赖时，从私有 PyPI 服务器中下载相应的文件。如果需要从公共 PyPI 服务器中下载，可以在pip命令中使用-i或--index-url参数指定相应的 URL。其他配置选项
除了配置私有 PyPI 服务器的 URL，我们还可以在
pip配置文件中指定认证信息、缓存设置等。以下是一些常用的配置选项：index-url：指定 PyPI 服务器的 URL。trusted-host：指定可信任的主机名，用于避免 SSL 证书验证失败的问题。proxy：指定 HTTP/HTTPS 代理服务器的 URL。timeout：指定连接超时的时间，单位为秒。no-cache-dir：禁用缓存，每次都从服务器下载最新的包和依赖。
可以在
pip官方文档中查看完整的配置选项。 -
为什么需要 PyPI 私有服务器及其优点和限制
PyPI是Python Package Index的缩写，它是一个公共的包管理器，包含了大量的Python库和依赖。然而，在某些情况下，开发团队可能需要使用私有的包管理器。这时候，就需要使用PyPI私有服务器。
PyPI 私有服务器的作用是在企业内部建立一个私有的Python包仓库，供内部开发人员使用。通过PyPI私有服务器，开发团队可以方便地维护和管理项目中的包和依赖。此外，PyPI私有服务器还可以提高安全性，保护企业的代码和知识产权，防止恶意攻击和泄漏。
PyPI 私有服务器的优点包括：
- 提高开发效率：PyPI私有服务器可以缩短项目的开发周期，提高开发效率，因为开发人员可以快速地访问内部仓库中的包和依赖，避免了网络延迟和其他不必要的等待。
- 提高安全性：PyPI私有服务器可以保护企业的代码和知识产权，防止恶意攻击和泄漏。企业可以通过PyPI私有服务器来管理和审核所使用的包和依赖，确保其安全性和可靠性。
- 提高稳定性：PyPI私有服务器可以帮助企业管理和维护内部使用的包和依赖。企业可以根据自己的需求进行包和依赖的版本控制和更新，从而提高项目的稳定性和可靠性。
然而，PyPI私有服务器也有一些限制，包括：
- 需要专业的维护人员：PyPI私有服务器需要专业的维护人员来管理和维护。如果没有专业人员来维护，可能会导致一些安全问题和性能问题。
- 需要投入大量的时间和资源：建立和维护PyPI私有服务器需要大量的时间和资源。企业需要投入足够的资源来建立和维护服务器，从而确保其可靠性和稳定性。
常见的 PyPI 私有服务器解决方案包括：
- PyPI Server：PyPI Server 是一个开源的 PyPI 私有服务器解决方案，支持包和依赖的缓存和发布。它的设计简单，易于安装和使用。
- devpi：devpi 是一个免费、开源的 PyPI 私有服务器解决方案，支持包和依赖的缓存、代理和发布。它提供了一些额外的功能，例如权限控制和多版本支持等。
- Artifactory：Artifactory 是一款商业的 PyPI 私有服务器解决方案，支持 Python 包和依赖的缓存、代理、发布和管理。它还提供了一些高级功能，例如质量控制、版本控制和镜像等。
这些解决方案都有其优点和限制，企业或组织可以根据自己的需求和预算选择合适的解决方案。
结论：
在 Python 开发过程中，PyPI 私有服务器是一个重要的工具，可以帮助企业或组织更好地管理自己的 Python 项目。通过使用 PyPI 私有服务器，企业或组织可以实现安全、私密、稳定和定制化的 Python 包和依赖项的管理。在选择 PyPI 私有服务器解决方案时，企业或组织应该根据自己的需求和预算选择合适的解决方案。
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Ubuntu虚拟服务器无法联网的问题处理
这次的断网问题可能比较特殊，记录一下对应的处理方案。
服务器Ubuntu 18.04安装Python 3的时候，发现有多个版本的Python被安装了，这时候为了做到具体的控制，所以将Python全删除了一遍，也好像因此造成了系统网络的问题。
重启后的第一结果是ssh连接超时，由于服务器使用了阿里云ECS，可以通过“控制台”远程连接服务器，这个连接可以理解为本地操作。
连上之后，有一些坑，还卸载了
openssh-server，在重新安装openssh-server的时候，发现一直无法连上软件服务器，尝试用ifconfig检查联网，才发现网卡消失，没有任何的连接。检查
/etc/network/interfaces，发现配置都没有问题，通过ifconfig -a，能找到网卡eth0，这个时候使用dhclient eth0，来获取ip地址，解决联网问题。但是重启服务器后，发现又无法联网，服务器不可能每次重启后都要手动的获取一下IP，这个问题需要解决一下，之前尝试通过
ifup eth0启用网卡的时候发现ifup没有安装，最后就通过sudo apt-get install ifupdown解决了这个问题，蛮神奇的，大概是什么依赖包因为安装了这个之后也一起安装了吧。所以本文就对这次断网处理做个记录。
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Ubuntu下MongoDB版本的升级
使用MongoDB好几年，服务器版本自最后一次升级一直停留在3.4版本。MongoDB版本已经出了3.6和4.0两个版本。这次服务器版本升级到Ubuntu 18.04，顺便就把MongDB也升级一下。
MongoDB从3.4到3.6到4.0的升级，是一个逐步完成的过程，需要每个版本的服务器程序运行做调整。下面给出的是一个逐步升级的方案，已经对应的阿里云源，方便国内使用
（更多…） -
服务器维护
本次服务器维护，将原来的一堆杂乱的资料重新整理了。但是出了些差错，之前的博客图片在备份的时候没有保存成功，好在数据库全保存了，不然文字图片都没了那是灾难。
本次维护会影响到之前推出的一些关键词工具的使用，会尽快恢复使用的，请随时关注博客的更新。
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pymongo中find_one和find的效率
在Mongodb中，如果想检查一个文档是否存在，最高效的方法应该是使用find()+count()，而不是使用find_one()。
一般来说，我们第一感觉会认为find_one()最高效，但是find_one()每次查找会同时读取文档，这相比find()返回一个cursor，会慢不少。
David Mytton，在《Checking if a document exists – MongoDB slow findOne vs find》 (2013)，指出了这个区别。
在我目前使用的pymongo 3.7.2中，无法像其文中所述，使用limit()判断返回的cursor是否存在，而需要count()判断返回的cursor是否包含文档。
因此，使用
db.collection.find({"username":"abc"}).count() db.collection.find({"username":{"$in":usernames}).count() # 如果usernames是一个列表来替代：
db.collection.find_one({_id: "myId"}, {_id: 1}) -
CNN文本分类数据不平衡的处理
用CNN做文本分类有一段时间了，关于训练数据不平衡的问题，我一直使用一个简单的方法，复制样本数据少的类别，在训练的时候，每个mini-batch都能相对均匀的抓取每个类别的信息。
今天一个偶然，去查了查CNN数据不均衡的问题，发现网上资料不少，主要围绕过采样的方法，看了下定义，原来就是我的这个操作方式，这种方式不适合在SVM里面使用，因为数据表现的信息恒定不变，可是为啥在CNN里面效果好呢？复制样本并没有添加任何的信息。只是为了让mini-batch更均衡的使用每个类别数据。
跟着疑问，追逐mini-batch的痕迹，在梯度下降的时候，由于计算量和机器的限制，无法一次性读入所有数据，而1个样本1个样本的处理，根本无法收敛，采用mini-batch，可以找到合适的下降步长和方向，快速收敛。同时，我们在使用mini-batch的时候，是用的sample batch，每一个batch，随机从总训练样本中抽取，这样每一个batch在梯度下降中的表现就不一样了。说到这，应该能联系上过采样在CNN中的好处了，一方面较为均匀的分配给每一个batch每一类别的信息，另一方面，增加了mini-batch的多样性，梯度下降能更好的找到最优或局部最优解。
当然，最好的方式还是增加信息量，即样本多样性，让模型的准确率更高，这个就是数据量大的说法了。
下次有机会做个对比实验。
