一.给Redhat装Nvidia驱动时,出现类似ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. 的错误,这是应为系统已经安装了Nouveau的显卡驱动,解决办法: (1)编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在加入 blacklist nouveau (2)运行命令备份与重建initramfs: 先备份($(uname -r)是显示内核版本的命令,无需改动) mv /boot

https://linuxtoy.org/archives.html Archives 在 Android 系统上安装 Debian Linux 与 R (2015-07-14) Pinos:实现摄像头共享 (2015-07-06) Firefox 40 Beta (2015-07-04) BookDrop: 通过 Dropbox 接收 Kindle 电子书 (2015-06-24) Linux Kernel 4.1 (2015-06-23) b2gdroid:在 Android 手机上一键切换

1引言 1.1 编写目的 本文的主要目的是通过对当前项目中使用的各种版本的操作系统进行比较,分析各自特性和稳定程度,最终推荐合适的版本作为当前的标准系统. 1.2 背景 当前,部门负责管理维护的现网使用操作系统种类繁多,主要涉及的有CentOS.SLES.Ubuntu.RHEL.Windows等:由于使用的操作系统大小版本各异,增加了管理成本,不便于维护:所以需要制定统一的标准. 1.3 参考资料 无 2使用分析 2.1 使用概况 在线版本 使用率 CentOS(5.4/5.8/6.4/6.5/

注:本解决方案适用于使用N卡的PC 出现该错误 , 一般是由于开源的nouveau驱动和Nvidia专有驱动冲突导致的 .在解决该问题时 , 尝试过卸载 N 卡专有驱动 , 仅使用开源nouveau驱动 , 这样做以后这个错误是没有了, 但是OpenGL代码执行起来以后出现了各种问题 , 对 shader 支持也不好 , 使用的时候会提示 仅支持低版本的 GLSL , 通过 调用 glutInitContextVersion 指定了 OpenGL 版本后 错误提示没有了 , 但是程序还是不能正常

ubuntu 16.04 登陆不进桌面 问题描述: 系统软件升级之后,重启,在登陆界面输入密码后,回车,闪现一次黑屏和一些代码,然后又重新回到登陆界面. 原因分析: 有两种可能: 1.主目录下的.Xauthority文件拥有者变成了root,从而以用户登陆的时候无法都取.Xauthority文件.从而造成用户登陆不进入系统桌面. 说明:Xauthority,是startx脚本记录文件.Xserver启动时,读文件~/.Xauthority,读入对应其display的记录.当一个需要显示的客户程序

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

如果稍不注意:系统内核.GCC.下载的版本不对应.安装过程中选项选择不正确,在NVIDIA驱动 + CUDA 安装完后可能会遇见一些问题. 一.登陆不进桌面 可能的操作: (1)nivida驱动安装完之后,重启电脑,发现GPU无法正常使用,出现无法登录桌面系统.分辨率改变等问题. (2)CUDA安装完之后,重启电脑,发现GPU无法正常使用,出现无法登录桌面系统. (3)系统软件升级之后(一般是使用了 sudo apt-get update),重启,在登陆界面输入密码后,回车,闪现一次黑屏和一些代

1.首先安装所需的软件: # yum groupinstall "Development Tools" # yum install kernel-devel kernel-headers dkms 2 .查看自己的显卡型号: # lspci -nn | grep VGA [root@Jarvis ]# lspci -nn | grep VGA 00:02.0 VGA compatible controller [0300]: Intel Corporation Core Process

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

在 Linux 桌面系统下玩了这么久,大部分时间都是使用 Ubuntu,偶尔使用一下 Fedora.我的电脑中安装有多个 Linux 发行版,见这里<在同一个硬盘上安装多个Linux发行版及Fedora 21初体验>.在 Ubuntu 桌面系统中,安装 Nvidia 显卡驱动是分分钟的事,使用起来也一直很顺畅,见这里<桌面美化那点事儿>.然而到了 Fedora 中,则一直是好事多磨.特别是对于 Fedora 21 Workstation 版,在我的笔记本电脑上安装 Nvidia 驱

介绍 Nux Dextop是类似CentOS.RHEL.ScientificLinux的第三方RPM仓库(比如:Ardour,Shutter等等).目前,Nux Dextop对CentOS/RHEL 6|7可用. 安装 Nux Dextop库依赖于EPEL库,所有要先安装EPEL库(需要管理员权限). 如果安装过则跳过. $ su root $ yum -y install epel-release 对于RHEL6/CentOS 6(复制/粘贴): $ rpm -Uvh http://li.nu

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo

PS:如果既想获得 RHEL 的高质量.高性能.高可靠性,又需要方便易用(关键是免费)的软件包更新功能,那么 Fedora Project 推出的 EPEL(Extra Packages for Enterprise Linux)正好适合你.EPEL(http://fedoraproject.org/wiki/EPEL) 是由 Fedora 社区打造,为 RHEL 及衍生发行版如 CentOS.Scientific Linux 等提供高质量软件包的项目.装上了 EPEL,就像在 Fedora 上

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

系统:RHEL6.5 + oracle11G x86_64 (CentOS上安装与此大同小异) 使用本地yum源(提前下载pdksh包),具体过程参考(适用于RHEL/CentOS):http://www.cnblogs.com/chinas/p/4536181.html 首先,官网介绍安装的大体过程参考: Logging In to the System as root 以root身份登录系统 Checking the Hardware Requirements 检查需要的硬件条件 Check

转自:http://blog.csdn.net/smsmn/article/details/6336060 其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突,这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题,里面有讲到这些问题,但是没办法,为了要看懂那个bank conflict冲突,我不得不去找资料,说句实话我现在不是完全弄明白,但是应该说有点眉目了,现在我就把网上找的整理一下,放在这边,等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误. Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器,用于同一个线程

最新文章:Virson’s Blog CentOS默认自带CentOS-Base.repo源,但官方源中去除了很多有版权争议的软件,而且安装的软件也不是最新的稳定版.Fedora自带的源中也找不到很多多媒体软件,如果需要安装,必需先添加其他源,如RPMFusion和RPMForge等第三方软件库. 下面GoFace来一一介绍各种第三方软件库,以下软件库适用于与RHEL完全兼容的linux发行版,如CentOS,Fedora,Scientific Linux.Scientific Linux大家可

下载驱动 去官网找去,哈哈o(^▽^)o 安装kernel source [root@localhost ~]# yum install kernel-devel 如果还不行,试试下面的 [root@localhost ~]# yum install kernel-devel kernel-doc kernel-headers gcc\* glibc\* glibc-\* 删除潜在的冲突 (来自网上,不知道是否真有) [root@localhost ~]# yum remove glx-util

     因为项目的需要,服务器上的程序需要使用Ice接口与其它程序通信,对方提供了一个Windows版的工程,我要把它移植到Linux服务器上,既然Ice是跨平台跨语言的中间件,想来移植不是很困难,重新建一个工程编译一下就可以了,没想到,这期间竟是千辛万苦,苦不堪言啊,整整花了3天时间才搞定,这里记录下来,以免有类似情况的兄弟吃二茬苦,遭二遍罪.      首先到Ice的官网(http://www.zeroc.com/),发现2.1.2版本的只提供32位的rpm包:ice-2.1.2-1.i3

下面一步一步介绍一下如何在Red Hat Enterprise Linux系统上为SQL Server配置共享磁盘集群(Shared Disk Cluster)及其相关使用(仅供测试学习之用,基础篇) 一.      创建共享磁盘和 Cluster 微软官方配置文档:https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-shared-disk-cluster-red-hat-7-configure. Linux Cluster结构