Ubuntu 18.04 制作本地源 1. 在可联网的Ubuntu18.04上制作源 创建目录 mkdir /opt/debs 最好在目标电脑上创建相同的目录,以免 apt-get install 时会报错 下载需要的deb包 下载deb包时请确保两台电脑环境相同,否则在离线电脑上安装时可能会缺少部分依赖导致安装失败 Tips: 联网电脑最好是重新安装的系统,下载deb包时使用apt-get install --download-only命令,这样可以保证联网电脑一直是最初的状态 移动到制定目录

执行如下命令下载解压MySQL8的源码文件压缩包到本地文件: wget https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-boost-8.0.13.tar.gz tar -zxvf mysql-boost-8.0.13.tar.gz [ -d ~/programs ] && mkdir programs mv mysql-8.0.13 ~/programs/ cd ~/programs/mysql-8.0.13/ sudo apt-get i

在home/用户名/目录下创建.pip文件夹 然后cd .pip 创建pip.conf文件touch pip.conf 输入以下内容然后保存即可 [global] timeout = 6000 index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ trusted-host = mirrors.aliyun.com 上面是更换为阿里源,其他源也是一样,比如中科大就替换相应内容如下 index-url=http://pypi.mirrors.ustc.

一.Ubuntu 18.04 国内的 apt 源 1. 阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-up

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

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

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

安装Ubuntu 18.04后,使用国外源太慢了,修改为国内源会快很多. 修改阿里源为Ubuntu 18.04默认的源 备份/etc/apt/sources.list #备份 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 在/etc/apt/sources.list文件前面添加如下条目 #添加阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe m

安装Ubuntu 18.04后,使用国外源太慢了,修改为国内源会快很多. 修改阿里源为Ubuntu 18.04默认的源 备份/etc/apt/sources.list 备份 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 在/etc/apt/sources.list文件前面添加如下条目 添加阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe mul

Ubuntu 18.04.4 LTS 更换国内系统源 1.1) 好习惯先做备份在干活: mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 1.2) 查看ubuntu版本: lsb_release -c | grep -o "\s.*" bionic 1.3) 阿里云的源(将下列内容复制/etc/apt/sources.list) vim /etc/apt/sources.list *** 注意将$SYS_VERSION替换为上一步中获

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

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

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

Ubuntu 18.04 下 emscripten SDK 的安装http://kripken.github.io/emscripten-site/docs/getting_started/downloads.html#installation-instructions 需要环境清华安装源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu$ sudo apt update$ sudo apt install vim openssh-server g

(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

网上很多关于Ubuntu 18.04 美化的配置,但每个人遇见的问题都有些不太一样, 现将本人配置的过程整理如下 更新源为阿里云 找到Software & Updates,将源更新为阿里云的源 在其他软件里面将Canonical Partners勾上 然后自己手动更新一下 sudo apt update sudo apt upgrade 搜狗拼音 sudo apt-get install fcitx-bin 安装fcitx-bin sudo apt-get update --fix-missin

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

ubuntu 18.04 搭建flask服务器(大合集) Ubuntu python flask 服务器 本次使用的Ubuntu版本为:Ubuntu 18.04.5 LTS (GNU/Linux 4.15.0-112-generic x86_64) 本文档基于aliyun服务器上部署个人站步骤建立,全为个人实操,请参考自己项目使用,因为aliyun服务器中的Ubuntu镜像默认使用的就是阿里源,所以我不需要进行换源操作(推荐换为国内源软件下载速度快) 因为服务器上使用的是root账户,所以部分命

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