一.在某网盘下载一个SAP虚拟机,用于SAP学习和相关的测试.打开图中的服务器,点击运行,等灯都变成绿色 二.点击打开熟悉的SAP登录图标 三.很完美的运行起来了. 友情提示:SAP对电脑配置要求挺高的,推荐128G内存来运行SAP 不忘初心,如果您认为这篇文章有价值,认同作者的付出,可以微信二维码打赏任意金额给作者(微信号:382477247)哦,谢谢.

学习Android开发.假设不学习Linux的基本使用,总感觉心里过意不去,由于毕竟Android还是搭载在Linux的基础之上的. 因此.学习一种Linux系统的基本操作.对我们以后的学习还是非常有作用的. 首先简单说一下,Linux系统是Unix系统的一个分支.算是Unix的一个子类吧,Linux系统下的软件基本能够在Unix以下实现兼容.Linux如今已经出现非常多的版本号.比較常见的有红帽.ubuntu.centOS等等,这些知识大家能够去搜一下,还是非常有意思的. 今天这篇文章主要介绍

一 硬件环境     两台电脑,一台为服务器装跑HANA虚拟机,一台为客户端运行HANA_STUDIO     服务器:内存至少需要16G     windows server 2003 64位     客户端:windows 7 64位   二软件环境     服务器:VMware 9.0    HANA虚拟机镜像     客户端:jdk   sapcar   SAP_HANA_CLIENT SAP_HANA_STUDIO 软件的下载地址如下:     HANA虚拟机镜像:http://pan

学习Object-c如果使用的是Windows,一般推荐使用虚拟机,但是太重量级了,先要下载OS-X,又要下载x-code.这里推荐一种比较简便的方式,使用code-block来搭建简易的Object-c学习环境,下载地址是:http://www.codblocks.org/. Objective-C的编译器有很多,这里使用GnuStep,网址是http://www.gnustep.org/experience/Windows.html,从这里可以下载Windows版本的gcc编译器,共有四个软

并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费科研云平台.除支持虚拟机和容器服务外还提供:大数据Hadoop,Spark开发环境.Python科学计算开发环境(可替代Matlab).Java Eclipse/Bluefish运行环境.C/C++运行环境 只需任意一个邮箱,1分钟就可以申请到服务器,没见过更快的了-使用之后觉得不足之处: 1.由于

之前一直在CPU上跑深度学习,由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受.最近在做图像的时候,实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下.由于刚买的机器,环境都得自己摸索,瞎搞过很多次,也走过很多弯路,所以我就记录下从裸机安装深度学习环境的正确过程.(全程root用户哦!) 裸机简介 服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔! 先来聊聊裸机里面包含什么有用的东西:

1.安装VMware虚拟机,版本是14.1.2(含注册码) 链接:https://pan.baidu.com/s/1ffNLONDjEMYDAenE36gRpA 密码:yazx 注:我的电脑分辨率较高(3000*2000),导致了一些显示问题,右键VMware快捷键图标,修改缩放执行为系统(增强)就好了 2.创建虚拟机,Ubuntu 16.04 LTS版本 iso镜像文件链接:https://pan.baidu.com/s/1PCUFBuVkW3h-Bd7GD0y9ng 密码:iw8v 操作步骤

目录: 1.linux的前世今生. 2.企业如何选择linux系统? 3.如何在虚拟机上安装linux系统?搭建学习环境. 1.linux的前世今生. 1).起源:先是贝尔实验室的Unix系统,因为各家对于自己的硬件做了定制的Unix系统,但是硬件太贵,很多人用不起,出于教学目的,芬兰的教授谭邦宁,开发了一款Minix进行教学用途,但是较为简单,后来大学生托瓦兹觉得现在的操作系统太差,想自己弄一个,借鉴于谭邦宁教授的开发基础,接受了其的开发思想,模仿Unix做成了一个类Unix系统,又受自由软件

开发环境 PC:ubuntu18.04 Qemu:4.1 Kernel:Linux-5.2 概述 由于要学习ARM的SVE技术,但是目前还没有支持SVE指令的板子,所以只能用Qemu来模拟,但是发现Qemu在用户模式下无法设置SVE的位宽,在浏览ARM官网资料时发现,ARM提供了Arm Instruction Emulator(下载链接)可以用来模拟SVE指令,并且可以设置SVE位宽,遗憾的是该模拟器只能运行在AArch64机器上,并且提供了基于ubuntu16.04的安装包.所以,需要先在qe

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

服务器搭建远程docker深度学习环境 本文大部分内容参考知乎文章 Docker+PyCharm快速搭建机器学习开发环境 搭建过程中出现ssh连接问题可以查看最后的注意事项 Docker Docker是一种容器技术,类似于虚拟机,但比虚拟机更轻便.Docker容器内的应用程序直接运行于宿主的内核,而没有自己的内核,而且也没有硬件虚拟.更多Docker的相关知识可以看<Docker-从入门到实践>. Deepo Deepo是一个包含一系列Docker镜像的项目,这些镜像中包含了TensorFlo

想要学习ansible,只有一个节点肯定是不行的,而搭建虚拟机又是一件非常费时费力费资源的事情,所以通过docker 快速搭建一个容器学习环境是一个不错的选择 1. 了解ansible部署 1.1 需要安装些什么 Ansible默认通过 SSH 协议管理机器. 安装Ansible之后,不需要启动或运行一个后台进程,或是添加一个数据库.只要在一个节点上安装好,就可以通过这台电脑管理一组远程的机器.在远程被管理的机器上,不需要安装运行任何软件,因此升级Ansible版本不会有太多问题. 1.2 对管

我们使用VMWARE来安装Debian11系统来进行我们的LINUX学习 Debian虚拟机的安装 vmware-tools的安装 xShell的安装使用 samba的配置 gcc环境的配置 Debian虚拟机的安装 前面创建虚拟机的过程我就省略了 选择第一项,按Enter键. 默认使用英文 再下一步 下一步 由于我装的是DVD离线版的DEBIAN11,我会关闭我的虚拟机的网络连接. 设置Root用户的密码 设置普通用户 设置密码 设置时区 设置硬盘 硬盘这里我也是新手,直接下一步了. 硬盘设置

Linux学习环境搭建 Vmware安装 VMware下载:https://www.vmware.com/go/getworkstation-win 运行安装程序,该重启安装驱动就重启,不需要就下一步,傻瓜式安装. 勾选项:增强型键盘-- 取消勾选项: 自动获取更新 分享数据 其他默认 安装结束之后,不要着急点击完成,先输入许可证: ZF3R0-FHED2-M80TY-8QYGC-NPKYF 然后完成安装,重启设备. 虚拟网络配置 从虚拟机或者直接在电脑开始菜单找到"虚拟网络编辑器"

本书系列 现代3D图形编程学习 环境设置 由于本书中的例子,均是基于OpenGL实现的,因此你的工作环境需要能够运行OpenGL,为了读者能够更好的运行原文中的示例,此处简单地介绍了linux和windows下OpenGL环境的配置.需要配置的是除了OpenGL基础环境外,还需要freeglut和glew.具体的配置见下面的内容. linux 由于译者使用的linux版本为mint 18 sarah,此处就以mint系统为例进行linux下的环境配置. sudo apt-get install

作者信息 作者: 彭东林 邮箱: pengdonglin137@163.com QQ: 405728433 软件平台 主机: Ubuntu14.04 64位版本 模拟器:Qemu-2.8.0 Linux内核版本: Linux-4.10 Busybox版本:busybox-1.24.2 工具链: arm-none-linux-gnueabi-gcc  (gcc version 4.8.3 20140320) 具备的功能 模拟一个vexpress 双核或者单核的环境,采用NFS跟Host共享一些文件

PySC2是DeepMind的"星际争霸II学习环境"(SC2LE)的Python组件. 它暴露了暴雪娱乐公司的星际争霸II机器学习API作为Python RL环境. 这是DeepMind和暴雪之间的合作,将星际争霸II发展成为RL研究的丰富环境. PySC2为RL代理提供了一个与星际争霸2进行交互的接口,获取观察和发送动作. 我们发表了一篇随附的博客文章,其中概述了我们使用星际争霸II进行DeepRL研究的动机,以及使用环境的一些初步研究成果. PySC2 is DeepMind's

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

layout: post title: 2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D key: 20180511 tags: 机器学习 cuda cudnn tensorflow gym modify_date: 05-11 --- 机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-B

node1 192.168.1.11 node2 192.168.1.12 node3 192.168.1.13 备注 NameNode Hadoop Y Y 高可用 DateNode Y Y Y ResourceManager Y Y 高可用 NodeManager Y Y Y JournalNodes Y Y Y 奇数个,至少3个节点 ZKFC(DFSZKFailoverController) Y Y 有namenode的地方就有ZKFC QuorumPeerMain Zookeeper Y