[CLI]top

  1. top前五行是整体概况,包括任务队列信息(和uptime效果相同),cpu使用信息和内存使用信息

  2. top -p 指定要监控的进程pid;-q,使刷新没有迟延;-s,安全模式;

  3. 一些交互命令:

    1. k -> kill

    2. i,忽略闲置和僵死进程

    3. l,显示或隐藏第一行信息

    4. m,显示或隐藏内存信息,即第四五两行

    5. c,完整命令行和命令之间转换

    6. P,根据cpu使用百分比进行排序

    7. T,根据时间排序

    8. M,根据驻留内存排序

    9. W,将当前设置写入主目录下的.toprc文件

    10. s,修改刷新率

    11. f,对显示内容定制

    12. o,对显示顺序定制

### Gemini CLI 工具概述 Gemini 是由 Google 开发的一系列大型语言模型,支持多模态输入(文本、图像等),并可通过 API 提供服务。虽然 Google 官方未发布名为 "Gemini CLI" 的独立命令行工具,但开发者可以通过 Google AI Studio 或 Vertex AI API 结合自定义脚本实现命令行交互功能[^1]。 用户可使用 `curl` 命令或编写 Python 脚本调用 Gemini API 实现 CLI 风格的操作。例如,通过设置 API 密钥并发送 HTTP 请求到 `generativelanguage.googleapis.com` 端点完成文本生成任务[^1]。 ```bash curl -X POST \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "contents": [{ "parts":[{"text":"解释量子计算"}] }] }' \ "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY" ``` ### 使用 Python 构建 Gemini CLI 示例 借助 `google-generativeai` SDK,可以构建更完整的命令行接口工具。安装 SDK 后,可通过编程方式与 Gemini 模型交互[^1]。 ```python import google.generativeai as genai import sys # 配置 API Key genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # 初始化模型 model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') # 接收命令行输入 prompt = " ".join(sys.argv[1:]) if len(sys.argv) > 1 else "你好" # 生成内容 response = model.generate_content(prompt) print(response.text) ``` 将上述代码保存为 `gemini-cli.py`,并通过 `python gemini-cli.py 请解释神经网络` 调用,即可实现基础的 CLI 功能[^1]。 ### 支持的功能与模型类型 Gemini API 支持多种模型: - `gemini-pro`:适用于文本生成任务。 - `gemini-pro-vision`:支持图像和文本联合输入。 - `gemini-ultra`:更高性能的模型版本(受限访问)[^1] CLI 工具可根据需求集成不同模型,并扩展参数选项(如温度、top-k、max_output_tokens)以控制输出行为。 ### 安全与认证管理 建议使用环境变量存储 API 密钥,避免硬编码: ```bash export GEMINI_API_KEY='your_api_key_here' ``` 在 Python 中读取: ```python import os api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY") genai.configure(api_key=api_key) ``` 此方法提升安全性,符合最小权限原则[^1]。
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