最近想用Linux跑深度学习,试了好几个发行版,最终选择了Deepin v15.11,但由于配置比较新,它不能兼容很多驱动,还得自己装,以下是我失败N次后得到的经验: 电脑配置 配置如下: 型号:DELL G7 7590 CPU:Intel Core i7-9750H GPU:Nvidia GeForce RTX 2070 with Max-Q Design / Intel UHD Graphics 630 无线网卡:Killer(R) Wireless-AC 1550 Wireless Net

有一段时间没有用Linux了.由于买了个4k的戴尔显示屏,在deepin系统上无法用,从昨晚到现在,总于解决了我的问题! 问题1:无法直接在深度的显卡驱动管理器哪里直接切换,网上看到很多人都有这个问题,反正我切换显卡驱动都是一直失败 问题2:显卡驱动安装了,要自己手动切换,深度的显卡管理器,切换不了 步骤: 1.禁用开源驱动nouveau sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在文本最后添加:(禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来 ) b

第一步.安装深度的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理器,需要命令行安装,命令如下(刚开始一直出错,当我第一次打开应用商店,就可以安装了,好神奇): sudo apt install deepin-graphics-driver-manager 安装深度的"显卡驱动器",切换到因特尔默认驱动,然后重启两次,确认切换成功后,进行下一步. 第二步.卸载英伟达开源驱动 如果刚刚安装好系统,什么都没操作,那么这一步可以省略. sudo apt au

Deepin20系统安装Nvidia驱动 系统设备配置信息如下: 电脑型号:华硕天选air[ASUS-FX516P] 显卡型号:RTX 3070 移动版独显 处理器型号: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11370@3.30GHz 这里的安装分为两部分,第一部分是准备工作,第二部分是安装与验证. 其中,下面第一步至第三步为准备工作的部分,第四步至第五步为安装验证的分布. 第一步:安装深度系统自带的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理

docker相当于一个容器,其可以根据你所需要的运行环境构建相应的运行环境,此时各个环境之间彼此隔离,就不会存在在需要跑一个新的代码的时候破坏原来跑的代码所需要的环境,各个环境之间彼此隔离开,好像一个个容器将其隔离开一样 由于docker只针对在CPU上面跑的情况,对于需要在GPU上面运行的服务器,其提供了一个nvidia-docker sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo pkill -SIGHUP docker 对于怎么在服务器子账户上面搭建

这大概是我第三次尝试安装deepin了,上一次是显卡问题解决不了,这一次迷迷糊糊问题就解决了. 但是也是尝试了三五十次开机吧233333. 最终是EFI启动,grub引导deepin和win7. 我是128G固态+500G机械,win7和deepin都装在固态了. 首先使用同学送的移动20M宽带接同互联网(:},进入deepin官网下载最新镜像,我直接使用默认源下载了,速度嗖嗖的.3-4M的样子, 然后在win下使用deepin-boot-maker制作启动盘,(可以选择是否格式化U盘). 以下

由 创新网小编 于 星期五, 2014-04-11 14:56 发表 移动设备中的CPU和GPU已经变得很强大,到处都是配备一个或多个高分辨率屏幕的设备,需要使用带有图形驱动器的复杂交互也日益增加.在这篇博客文章中,我将讨论多线程和多窗口渲染对开发人员来讲意味着什么,同时我将介绍将这些技术应用您设计当中的条件和时机. 什么是多线程渲染? 传统上,OpenGL ES应用程序只从一个线程渲染到一个图层.然而,由于3D渲染引擎的复杂性有所增加,图形API操作的CPU开销已经成为瓶颈—尤其是加载资源时.

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

昨天下班时闲的蛋疼,因电脑比较慢,因此在计算机的[系统配置中]的启动选项下对[启动项目]和[服务]做了误操作,导致在计算机重启之后声卡.显卡.网卡等许多服务禁用,更令人费解的是内网中断了连接,无法访问共享源代码,无法正常工作.本人对该问题做了一些总结和回顾,希望对一些遇到此类问题的IT同胞有所帮助. 问题总结: (1).在资源管理器中的[网络]列表中,没有发现局域网中的任何一个计算机 (2).使用ping命令拼局域网中计算机的IP地址,能搜索到计算机和主机,但是就是不能信息共享和资源共享. (3

研发中国的操作系统的需求在我看来是安全,还有就是自主.如果做的好还可以在创新上,使用体验上进行一波超越.现有的所谓的国产操作系统我了解的除了基于安卓的凤凰系统就是基于Linux的像优麒麟和deepin这样的系统. 一.ubuntu kylin优麒麟系统: 优点: 1.基于ubuntu18.04lts,软件源比较多,论坛比较活跃,使用时问题的解答比较多. 2.带搜狗输入法,wps 缺点: 1.界面感觉介于win xp和win 7界面效果之间. 2.wps需要配置字体 3.和deepin共有问题,双

目录 deepin linux学习笔记 前言 linux常用命令 ls 显示文件夹内容 cd 切换当前目录 pwd 查看当前工作目录 mkdir 新建文件夹 rm 删除文件或文件夹 mv 移动文件 cp 复制文件 cat 显示文件内容 more 分页显示文件内容 less 更强大的more head 输出文件头部内容 tail 输出文件尾部内容 which 查找程序,显示文件路径 whereis 查找文件 locate 以数据库信息来查找文件 find 在磁盘中查找文件 chmod 设置文件权限

今天安装了NVIDIA的大黄蜂驱动,重启,开机,无线网打不开了, (后来又看到蓝牙功能没了,忙碌中知道了wifi和蓝牙是在一起的,一损俱损!) 折腾了一下午 首先,我上deepin官网找了一圈,没解决 然后搜索网卡对应的无线网卡驱动,纠结着用[lspci]里的Realtek Semiconductor Co., Ltd. RTL8101/2/6E相关的,还是用[lshw -C network|grep product]里的Qualcomm Atheros QCA9565 / AR9565 Wir

关于deepin linux15.6-15.9.1系统播放视频卡顿解决办法 chrome浏览器 关闭chrome硬件加速模式 设置>高级>使用硬件加速模式 注释:由于视频卡顿是因显卡驱动问题,建议如果是其他浏览器也关闭硬件加速模式. 其他视频播放工具 关闭窗口特效 显示设置>个性化>窗口特效

内容来自网上查找和总结以及自己的尝试 boot里面的启动项是根据其它文件生成的,如果改boot里面,会在你更新grub后再次回到原来的状态.(之后 我(有显卡驱动问题的用户)通过在开机时选择系统页面按e在倒数第二行ro quiet splash 后面加上acpi_osi=! acpi_osi="Windows 2009"可以从最新内核进入系统.在/etc/default/grub 文件里面相同位置也加上这一句后会让系统不能自己更新grub,之后你就可以在boot/grub里面直接更改启

(Linux Deepin最近发布了12.12版本.其也许是国内第一款比较优秀的桌面Linux系统.在此向致力于研发国产OS系统的猿人们表示敬意.虽然Deepin只是基于Ubuntu在桌面应用和UI方面做了一些改进,却使国产操作系统向前迈出了一大步.) [编者按]采访嘉宾:王勇,Linux Deepin技术开发负责人.Emacs玩家,熟悉 C.Python.JS.elisp.Java.Haskell 等语言, 擅长于图形化程序开发.Linux Deepin有些什么样的故事?请听王勇细细道来! 能

GetsysInfo.h: #ifndef _H_GETSYSINFO #define _H_GETSYSINFO #pragma once #include <afxtempl.h> class GetSysInfo { public: GetSysInfo(void); ~GetSysInfo(void); public: /********获取操作系统版本,Service pack版本.系统类型************/ void GetOSVersion(CString &st

文章摘自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64fb59d90102x3xa.html 部分参考:https://bbs.deepin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=38210 如下: 先来一张镇楼照,虽然比不上一些大神,不过一些满足日常使用的软件装上之后真没觉得跟win10差多少,尤其颜值还这么高: loki桌面(Ideapad Y460) ​10年神机!装系统什么的就不多说了,我用的是硬盘安装的方法,对于总忘拿u盘的我来说这种方

(现在Deepin使用了debian的stable源,如果求新,推荐使用排行榜前三的Linux发行版——> Manjaro) 修复开启混合显卡驱动后,屏幕泛白偏灰问题“: https://blog.csdn.net/cccxu_/article/details/84111382 Arch-Wiki——Xrandr (简体中文) deepin安装镜像进入LIVE CD模式: 使用深度操作系统启动盘引导电脑启动,待进入安装界面后,按下Ctrl+Alt+F1,执行以下命令,稍等片刻,进入Live CD

再次重启前将U盘插上,进系统前按快速选择启动装置F12(不同品牌电脑可能不同),选择从U盘启动: 进入第一个安装界面时一定要注意:在跳转前,按E进入grub设置界面,移动光标到倒数第二行的”quiet splash”后面,空一格输入“nouveau.modeset=0” (如此的目的是禁止安装时加载Intel的开源驱动,modeset=0针对的就是Intel显卡,不这样输入的话就会卡死在deepin几个文字的安装界面 .)为了避免每次进系统前输入那条命令,我们可以在deepin系统里打开终端命令

deepin是一个精致优美的系统.最近因为工作需要在deepin上配置深度学习环境,话不多说,接下来记录下整个的配置过程. ×××本篇文章适合对深度学习环境配置有一定了解且对deepin系统感兴趣的同伴阅读.××× 1.安装显卡驱动.deepin自带的[显卡驱动管理器]即可图形化的完成NVIDIA的闭源显卡驱动. 2.安装anaconda.现今较为主流的深度学习框架(如tensorflow,pytorch,caffe等)均提供了python接口,使用anaconda可以较为便捷快速的配置深度学习