1、numpy.chararray.flatten(order)
该函数将矩阵或者数组降低到一维，order参数定义了降维的方向，默认按行降维，即order='C'，其他还有'F'、'A'、'K'。
示例：
import numpy as np
varA = [[1, 2], [3, 4]]
varA = np.array(varA)
varB = varA.flatten()
varB输出：array([1, 2, 3, 4])
varC = varA.flatten(order='F')
varC输出：array([1, 3, 2, 4])
对于矩阵来说，matA.flatten()还是矩阵，可以通过matA.flatten().A得到一维的数组。
示例：
import numpy as np
varA = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
varA = mat(varA)
varB = varA.flatten()
此时的varB是matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
varC = varA.flatten().A
此时的varC是array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]), shape(varC)为(1, 6)
varD = varA.flatten().A[0]
此时的varD是array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), shape(varD)为(6, )
2、nohup
nohup用于不挂断地运行命令，语法如下：
nohup Command [arg] [&]
典型用法：
nohup python -u abc.py > out.log &
注意，添加-u参数，使得python不启用缓冲，否则out.log并不能够马上看到输出。
3、tailf和tail -f
两者用于跟踪日志文件，两者的区别如下：
tailf 总是从文件开头一点一点的读， 而tail -f 则是从文件尾部开始读；
tailf check文件增长时，使用的是文件名， 用stat系统调用；而tail -f 则使用的是已打开的文件描述符； 注：tail 也可以做到类似跟踪文件名的效果； 但是tail总是使用fstat系统调用，而不是stat系统调用；结果就是：默认情况下，当tail的文件被偷偷删除时，tail是不知道的，而tailf是知道的。
典型用法：
tailf log/abc.out
