因为使用一个软件必须要在ubuntu server 16.04上安装,因此先在裸机上安装ubuntu server 16.04,具体信息: 镜像版本:ubuntu-16.04.6-server-amd64.iso 裸机网卡:Ethernet Connection (7) I219-LM 首先提一句,这个镜像在另一台电脑上安装成功了(网卡不一样). 遇到的问题:安装完后,无网卡驱动. 确定的方法: 1. 运行 ifconfig -a 显示结果里面只有lo,没有具体的网口信息: 2. 目录/etc/

目录 Ubuntu 18.04 安装博通(Broadcom)无线网卡驱动 Package gcc is not configured yet. 解决办法 history history | grep dpkg Ubuntu 18.04 安装博通(Broadcom)无线网卡驱动 首先从iso镜像文件中提取出驱动文件. ./pool/main/d/dkms/dkms_2.3-3ubuntu9.2_all.deb ./pool/restricted/b/bcmwl/bcmwl-kernel-sourc

近来因为做东西要用到linux环境,所以自己的笔记本在win10的系统上又安装了ubuntu 18.04版本的双系统,但是安装好以后,没有无线网卡的驱动,显示wifi没有适配器等字样,很纠结,前后研究了将仅一天,终于解决了,现在写出来,希望对大家能有所帮助,也可适用于没网的情况下,我是用u盘安装的,下载的ubuntu-18.04-desktop-amd64.iso . 1.  首先第一步,安装好之后先不要格式化系统盘,我们插上系统盘,点击系统盘,右键选择在终端打开,按照下面这个路径: pool

        最近遇到了在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA显卡驱动的情况,看到一篇教程讲解的很好,拿来收藏. 安装NVIDIA显卡驱动风险极大,新手注意. 在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA有三种方法: 使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装 使用PPA仓库进行自动化安装 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装 上述三种方法均可用,我个人更习惯于使用手动安装. 注意: 在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动,禁用该驱动的方法参照这篇https://www.linuxi

登录后死机,关机时死机的解决方法 更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动可解决. 在内核更新为 4.15.18,Nvidia 显卡驱动为 390 时,问题解决. 使用 LiveCD 启动,然后 mount 安装的系统的根分区,可以在文件管理器中挂载,也可以用如mount /dev/sda1 rootdir的命令挂载,然后 chroot 到该分区,如chroot rootdir. 然后 sudo systemctl set-default multi-user.target 使系统重启后默认进入字

从opencv1的时代,编译这玩意就不是太轻松.之前都是在win下.2.x时代,开始用cmake GUI,选vs版本,x86 x64 各种依赖库选项,debug release,... 现在3.4了,在ubuntu下也不是太容易. 人老了,懒得自己折腾了,先凑合在anaconda3下用别人编译好现成的opencv,用python随便试试算法吧. 实在不行了,再自己编译opencv,纯用C++写吧. 根据opencv官网17年的说法,目前opencv的python接口还是无法直接使用自定义的cud

狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装.比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了.由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了. 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都支持安装 cuda).然后确定自己要安装的是什么版本的 TensorFlow,因为不同的版本对 cuda 和 cudnn 的版本要求不一样.具体可以参考此链接:https://tensorflow.g

Ubuntu 18.04 安装 下载 Ubuntu 制作 U 盘启动盘 设置电脑为 U 盘启动 插入 U 盘,重启电脑 按照提示安装 Ubuntu 更新 NVIDIA 显卡和 Broadcom 无线网卡驱动 我的显卡是 NVIDIA G103M ,默认安装的驱动是 Nouveau 的. 无线网络没有安装驱动,处于不使用设备状态 更新驱动(不需要想黑名单在更新,直接用下面命令就可以了): 命令sudo ubuntu-drivers autoinstall,会自动更新驱动,驱动更新完成了重启下,然后

我们将经历几个阶段,安装cuda-9.0,cudnn和tensorflow cpu以及tensorflow gpu版本.最后我们将用cuda-9.0安装pytorch.在MARVEl电影中黑寡妇的“我与这场战争作战,所以你不必”. 昨天晚上,2018年4月29日,我成功在Ubuntu 18.04上安装了Tensorflow.但是,安装Tensorflow的关键是正确安装Cuda和cuDNN libray,因为昨晚Tensorflow编译的运行文件只支持cuda-9.0.检查这个帖子是不是已经过时

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘

安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 任务:安装 CUDA 10及cuDNN 7 工具下载 NVidia官网下载下列文件: CUDA 10:cuda_10.0.130_410.48_linux.run cnDNN 7.4:cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 安装CUDA $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 先输入accept接受协议,然后按需回答问题即可. 注意

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

作者: Sk 译者: LCTT qhwdw | 2018-10-12 01:59 本教程将指导你在 Ubuntu 18.04 LTS 无头服务器上,一步一步地安装 Oracle VirtualBox.同时,本教程也将介绍如何使用 phpVirtualBox 去管理安装在无头服务器上的 VirtualBox 实例.phpVirtualBox 是 VirtualBox 的一个基于 Web 的前端工具.这个教程也可以工作在 Debian 和其它 Ubuntu 衍生版本上,如 Linux Mint.现在

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

1.ceph简介 Ceph在一个统一的系统中独特地提供对象.块和文件存储 1.1 ceph官网架构图 1.2 架构解释   CEPH 对象存储 CEPH 块设备 CEPH 文件系统 RESTful 接口 S3 和 Swift 兼容的 API S3 风格的子域 统一的 S3/Swift 命名空间 用户管理 使用跟踪 条纹对象 云解决方案集成 多站点部署 多站点复制 精简配置 图像高达 16 艾字节 可配置的条带化 内存缓存 快照 写时复制克隆 内核驱动支持 KVM/libvirt 支持 云解决方案

0 前言 问:都快2022年了,为什么还要编译 android 7.1.2 ? 答:某脱壳机特征修改或移植到其他机型(此处省略1000字...) 笔者在编译之前并没有加入专有二进制文件(后续加入了再补充笔记),以供真机运行时一些硬件设备驱动都正常运行,详细请参考谷歌官方教程:https://source.android.com/setup/build/downloading#obtaining-proprietary-binaries 自备出国留学工具 主机配置:Windows 10 HOME

国内有很多Ubuntu的镜像源,包括阿里的.网易的,还有很多教育网的源,比如:清华源.中科大源. 我们这里以中科大的源为例讲解如何修改Ubuntu 18.04里面默认的源. 可以进入这个链接进行下载:https://mirrors.ustc.edu.cn/repogen/ 编辑/etc/apt/sources.list文件, 在文件最前面添加以下条目(操作前请做好相应备份): deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic main restrict

Ubuntu 18.04 刚刚上市2个月,下载安装,尝尝鲜~ 安装界面看上去舒服许多, 安装的速度也较之前17.04 和16.04 都快了许多.抱歉,未截图. Ubuntu 安装完成后默认不启动root账号. 这使得远程管理很不方便,需要手动开启一下. 1.  如果没有安装ssh, 需要安装一下哈 sudo apt install openssh-server 2.  sudo passwd root 3.  sudo vim /etc/ssh/sshd_config PermitRootLog

总结一下我从Ubuntu 18.04下编译成功AOSP的过程,以及遇到的坑 我的电脑配置: OS: Ubuntu 18.04 bionic Kernel: x86_64 Linux 4.18.0-17-generic CPU: Intel Core i5-8250U(4核8线程) RAM: 8G 步骤1: 某些步骤可以先跳过,后面再设置 如果你的电脑也是8G内存(16G可以跳过这个步骤),就需要设置交换空间,否则到后面会出现内存不足的情况,参考:如何在Ubuntu 16.04上增加Swap分区