在Ubuntu18.04下配置深度学习/机器学习开发环境 1.下载并安装Anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#linux 安装步骤: 1)在下载的anaconda路径下打开终端执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 2)记录下安装过程中的配置路径 Prefix=/home/your name/anaconda2/ 其中“your name”是你的用户名 3)安

将笔记本的ubuntu系统更新到18版本后重新配置深度学习环境,在此记载方便日后参考 具体配置为 Ubuntu18.04+gtx1060+opencv-3.1 第1步 安装依赖包 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommend

ubuntu 18.04 配置 rc.local:https://blog.csdn.net/a912952381/article/details/81205095 Ubuntu /etc/rc.local 不存在: https://blog.csdn.net/weixin_43599336/article/details/85970601

Ubuntu 18.04 配置IP-静态(UB与其他linux os不同) sudo netplan generate sudo vim /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 需修改以下参数: network: version: 2 renderer: networkd ethernets: eno1: dhcp4: no dhcp6: no addresses: [10.240.176.209/24] gateway4: 10.240.176.129 nameserv

一.搭建Java环境 系统环境 Ubuntu 18.04.1 JDK 8 IDEA 2018.2 1.下载JDK 官网地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 选择相应的版本,点击jdk,进入下载页面,选择"Linux x64"版本的后缀为"xxx.tar.gz"的Liunx压缩包. 2.解压JDK压缩包 在下载中找到压缩包,双击文件,把目录中的文件拖拽到"/

Netplan 是 Ubuntu 17.10 中引入的一种新的命令行网络配置实用程序,用于在 Ubuntu 系统中轻松管理和配置网络设置. 它允许您使用 YAML 格式的描述文件来抽像化定义网络接口的相关信息. Netplan 可以使用 NetworkManager 或 Systemd-networkd 的网络守护程序来做为内核的接口.Netplan 的默认描述文件在 /etc/netplan/*.yaml 里,Netplan 描述文件采用了 YAML 语法. 在 Ubuntu 18.04 中如

0. 前言 坑爹的Ubuntu晚上运行还是好好的,第二天中午的时候打开机器发现屏幕分辨率不正常了:2K屏显示800*600左右的分辨率(无法调节),一个图标一拳头大,窗口和网页显示不全.Google查了一下发现可能是nvidia显卡驱动坏了(真的脆),照着几个博客搞了一下还尼玛进不去系统,一直循环登录了???之后又折腾了一整个下午,最后的结果是,重装显卡驱动一直失败:PPA装显示connect不上.run文件装显示build kernel module error.反正我也是不管什么奇怪的配置问

Ubuntu系统 1.备份 在服务器上整个装系统之前,需要做好一个工作,也就是相关重要数据的备份,这里主要是将固态中的数据备份到机械硬盘或移动硬盘里,可能在备份的过程中会遇到无法写入的问题,是因为文件夹的属性可能只读等原因,所以这里可能会用到改变所有者权限的命令: sudo chmod -R 777 文件名 文件或目录的权限分为三种:只读(r).只写(w).可执行(x).用户也分为三种:所有者.组.其他用户. 上述命令中的777分别指的是这三种用户,每一位里的7是指二进制的111,也就是赋予了所

18.04相比过去采用了新的桌面,配置环境稍微有一些不同了. 首先是远程登录,windows用Tera Trem连接,ip地址得自己根据实际情况来. ubuntu上,sudo apt-get install openssh-server 然后配置一下防火墙 sudo ufw allow 22 这样就可以在windows上远程登录ssh了. 然后是ftp传文件,windows用WinSCP远程连接,默认设置,ip依据实际情况来 sudo apt-get install vsftpd 然后确认以下服

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

主要参照以下两篇博文:http://blog.csdn.net/g0m3e/article/details/51420565   http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285 我先做个说明,我曾经在两种环境下搭建过,下面说一下软硬件配置. 1)y480笔记本,GPU为GT650,软件环境为ubuntu16.04+cuda7.5+cudnn v4,后来因为编译caffe的时候报了一个包含“computer_64”的错,就把cu

1.下载所需要的软件 cuda7.5下载(点击下载链接),cudnn4.0下载 2.安装NVIDIA驱动. 一般有两种方法:1)一种方法是利用"软件和更新"来安装,依次选择 系统设置->软件和更新->附加驱动->选择最新的驱动->应用更改 安装时可能遇到的问题:点击完应用更改一段时间后并没有成功安装,再次点击却出现闪退的现象,这个问题困扰了我一晚上,最后发现是因为依赖的问题,通过在终端输入以下命令:sudo apt-get install -f  后 再次安装问

最近把自己的笔记本电脑安装成ubuntu18.04操作系统,为了更方便的查找文档,所以需要配置一下机场(v2ray)的客户端方便查找资料,以下是配置步骤: 1.下载并执行一键脚本: bash <(curl -L -s https://install.direct/go.sh) 这个是安装v2ray的一键脚本: #!/bin/bash # This file is accessible as https://install.direct/go.sh # Original source is loc

原文网址:http://my.oschina.net/HalZf/blog/347351 总要记录下过程,不然老是会忘记掉-真老了.-_-! 一.配置安装ubuntu 64位java环境: 1.下载linux 64位jdk:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 2.下载完成后解压到任意目录,这里我解压的目录是:/home/haha/bin/jdk1.8/jdk1.8.0_05 3.解压完成后,打开终端

本人初学java web,看到网上的资料层次不齐,故总结一下经验供大家参考 1.首先安装jdk,通常可以从官网上下载安装包安装,也可以直接使用命令安装: (1)到oracle官网上下载相应版本的jdk,网址为:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

一.解压交叉编译开发工具包  EABI_4.3.3_EmbedSky_20100610.tar.bz2 $ sudo mkdir /opt/EmbedSky/     $ sudo cp -r /home/EABI_4.3.3_EmbedSky_20100610.tar.bz2 /opt/EmbedSky $ cd /opt/EmbedSky $ sudo tar -xvjf EABI_4.3.3_EmbedSky_20100610.tar.bz2 -C / 二.配置环境变量 $ sudo vi

jupyter-notebook的安装不在此说明 在网上搜了很多方案都不行,好不容易从坑里爬出来 以下为远程连接配置方法 1.生成配置文件 jupyter notebook --generate-config 2.生成连接密钥 这里有两种方法 先说第一种:使用password指令生成密钥,生成的密钥在一个文件里 jupyter notebook password 第二种方法:在python环境中生成密钥 ipython from notebook.auth import passwd passw

Reference1:  https://www.jianshu.com/p/377c6fb6e590 Reference2:  https://blog.csdn.net/ppggxn/article/details/81709350 就Ubuntu18.04而言,大部分主流手机无须修改文件直接可以连接adb,少数设备需要修改几个文件. 1. Install adb on Ubuntu sudo apt install android-tools-adb 2. lsusb to check t

依赖 pip3 install pillow 安装numpy相关sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose pipinstall numpysudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev gfortran

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN:Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考 Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情 1．安装N