环境
Node.js
Node.js 官网
我们可以参考官网提供的 软件包管理器 来安装和管理 Node.js
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| # 安装 nvm (Node Version Manager)，卡在 => Cloning into '/root/.nvm'... 可以重新执行命令
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
# 验证 nvm 是否正确安装
nvm -v # 应该打印 0.39.7
# 为所有版本的 npm 设置镜像源
echo "registry=https://registry.npmmirror.com" >> $HOME/.npmrc
# 可选：默认的 node 下载如果较慢的话，可以替换为国内的镜像源
echo "export NVM_NODEJS_ORG_MIRROR=https://mirrors.ustc.edu.cn/node/" >> $HOME/.bashrc && source $HOME/.bashrc
nvm ls # 列出已经安装的 node 版本
nvm ls-remote # 列出所有可以安装的 node 版本
# 下载和安装 Node.js (你需要重新打开一个终端)
nvm install 20
# 设置默认的版本
nvm alias default [version]
# 验证环境中的 Node.js 版本
node -v # 应该打印 `v20.15.0`
# 验证环境中的 npm 版本
npm -v # 应该打印 `10.7.0`
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Java
我们可以使用 sdkman 来安装和管理 Java 的多个版本
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| # 安装需要的包，已安装的可以忽略
apt install zip unzip -y
# 运行安装脚本
curl -s "https://get.sdkman.io" | bash && source "$HOME/.sdkman/bin/sdkman-init.sh"
# 验证是否安装成功
sdk version # 如果有报错，由于网络原因，可以多执行几次
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安装各个版本的发行版
sdk install java [version]
更多用法参考 sdkman#usage
Maven
我们可以使用上述安装好的 sdkman 来安装 Maven
运行 sdk list maven 搜索可安装的版本
运行 sdk install maven [version] 安装指定的 maven 版本
- 由于网络原因，我们也可以使用离线安装
访问 maven 官网 下载安装包，我们也可以使用
axel 多线程下载，安装 apt install axel -y
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| # 下载
axel -n 64 https://dlcdn.apache.org/maven/maven-3/3.9.8/binaries/apache-maven-3.9.8-bin.tar.gz
# 解压
tar -xzvf apache-maven-3.9.8-bin.tar.gz
# 离线安装
sdk install maven [version] [maven-home] # version 可以自定义，maven-home 是 bin 的上一级目录
# 可选：离线安装需要设置默认的 maven
sdk default maven [version]
# 打开新的终端验证是否安装成功
mvn -v
# 编辑指定 maven 版本的 settings.xml
vim $(sdk home maven [version])/conf/settings.xml
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Conda
通过Conda，用户可以轻松安装和管理多个版本的Python以及相关的软件包。为了保持轻量化，我们可以选择 Miniconda
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| # 从清华镜像站下载 Miniconda
axel -n 64 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 执行. sh 文件
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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首先提示浏览许可协议，按回车再输入 q 跳过，再输入 yes 允许即可，有条件的可以看一看
接着提示输入安装目录，默认 $HOME/miniconda3
接着提示是否初始化 conda，输入 yes，这会在打开终端时自动进入 baseconda 环境
如果想要关闭可以在 base 环境已激活时运行 conda config --set auto_activate_base false
注意：conda 官方不建议删除 base 环境
运行 vim $HOME/.condarc，修改 conda 配置
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| auto_activate_base: false
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
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运行 conda clean -i -y 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引
创建一个虚拟环境并激活，开始使用python吧
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| # 创建虚拟环境
conda create -n [env_name] python=[python_version]
# 激活虚拟环境
conda activate [env_name] # 退出：conda deactivate
# 使用python
python -V
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coming soon…