Ubuntu18.04安装RTX 2080Ti 与 Cuda10 ==========血泪更新========= 如果可以使用ppa安装最方便了 具体参考:https://www.cnblogs.com/cenariusxz/p/10841628.html 1.安装显卡驱动安装ubuntu更新或sudo apt-get update & sudo apt-get upgrade sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-g

        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

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

在Ubuntu 18.04系统上安装Systemback的方法 2018-12-26 21:39:05作者:林莉稿源:云网牛站 本文介绍如何在Ubuntu 18.04或者Ubuntu 18.10系统上安装Systemback. 简介 Systemback是一个简单的系统备份和恢复应用程序,根据GPLv3许可条款发布.Systemback的功能包括: 创建系统备份和用户配置文件. 将系统还原到以前的状态,就像Virtualbox的快照功能一样. 从现有安装创建可启动ISO文件. 将系统从一个分区复

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

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

1. kolla 项目介绍 简介 kolla 的使命是为 openstack 云平台提供生产级别的.开箱即用的自动化部署能力. kolla 要实现 openetack 部署分为两步,第一步是制作 docker 镜像,第二步是用 ansible 实现编排部署.因此,kolla 项目又被分为两个小项目:kolla.kolla-ansible,分别用于实现镜像制作和编排部署功能. kolla-kubernetes 类似于于 kolla-ansible,篇幅原因本文不做过多介绍. kolla 的优势 市

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

Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境. Node.js 使用了一个事件驱动.非阻塞式 I/O 的模型,使其轻量又高效. 今天我就为大家 使用 Ubuntu 18.04 系统配置node环境的一些问题,废话我都不多说了下面开始讲解操作步骤. 1.安装python-software-properties首先需要安装依赖包python-software-properties. 执行:$ sudo apt-get install python-softw

之前个人笔记本装的是 Linux Mint,用了一段时间但是体验不佳,所以打算换成 Ubuntu .作为一个 Linux 小白,当时配置一些软件环境费了不少时间.这次打算简单记录下,和大家分享一下我的踩坑记录. 安装 Ubuntu 18.04 LTS 截止发文前,Ubuntu 18.04 LTS 是官方目前最新长期支持的版本.其安装非常简单,整个过程只用到如下几项工具,请提前准备好. Ubuntu 18.04 LTS 镜像 镜像刻录工具 Etcher 一个存储容量 4G 以上的 U 盘 简单讲一

命令行快捷键 https://blog.csdn.net/wanlhr/article/details/80926804 Ubuntu18.04使用vi命令修改文件并保存 vi /opt/teamviewer/config/global.conf i 修改... 键盘左上角“Esc”键 :wq Ubuntu18.04图形化界面下操作上锁的文件:(原因是缺少权限) 直接Ctrl+Alt+T打开终端执行命令:sudo nautilus Ubuntu18.04删除文件 sudo rm -rf 文件夹名

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

https://www.linuxidc.com/Linux/2018-06/152993.htm 初次听说过Linux的时候,是大一计算机课时候老师介绍说除了Windows还有Linux.Unix操作系统.但真正接触Linux是为管理虚拟专用服务器(VPS),都说Ubuntu适合新手于是接触了是Ubuntu 10.10(Maverick Meerkat).从此爱上了Linux.虽然之后我使用CentOS的时间长于别的Linux Distribution,但Ubuntu从没有离开过我的电脑.如今

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

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

我的电脑是神舟z7 kp7s1,显卡1060,尝试了Ubuntu的16.04,安装完进入界面总是卡死了,后面换18.04依然无解,和版本无关,而是因为英伟达的显卡问题. 参考了如下这篇文章:Ubuntu 16.04安装小记 最后成功安装了18.04,Ubuntu 18回归了gnome桌面,gnome shell extensions还是很给力的,美化完还是蛮好看的. 前言 Ubuntu大概是最容易安装的一个Linux发行版,因此本文并不是普通意义上的安装教程或新品尝鲜的感受. 本文针对的读者,是

虽然Ubuntu 18.04可以通过apt安装caffe,但是为了使用最新的代码,还是值得从源码安装一遍的. 安装环境 OS: Ubuntu 18.04 64 bit 显卡: NVidia GTX 1080 CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Python: 3.6 任务:从源码编译安装caffe 安装OpenCV 参考[笔记] Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程,安装OpenCV. 安装依赖 $ apt install -y libprotobuf-dev l

标准常规安装方法安装的OpenCV版本比较低,想尝鲜使用4.0版本,只好源码安装. 安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 CUDA:10.0 cnDNN:7.4 cmake: 3.10.2 任务:源码编译安装OpenCV 4.0 安装依赖 $ sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk2.0-dev libopenexr-dev $ sudo apt ins

Docker的好处之一,就是在Container里面可以随意瞎搞,不用担心弄崩Host的环境. 而nvidia-docker2的好处是NVidia帮你配好了Host和Container之间的CUDA相关的链接,让你可以直接在Container里面使用GPU. 安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 CUDA:10.0 cnDNN:7.4 任务:安装Docker CE及nvidia-docker2,以便后期开展深度学习 配置Docker源 #

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

ubuntu 18.04 不再使用 inited 管理系统,改用 systemd systemd 默认读取 /etc/systemd/system 下的文件,该目录下的文件会链接/lib/systemd/system/下的文件. 执行 ls /lib/systemd/system 你可以看到有很多启动脚本,其中就有我们需要的 rc.local.service 打开脚本内容: [Unit] Description=/etc/rc.local Compatibility ConditionFileI