最近安装的Ubuntu1804系统,vim.gcc都是现安的,用gcc编译时出现找不到头文件情况: 于是百度. 原来linux类的操作系统上面开发程序,光有了gcc 是不行的,它还需要一个 build-essentia,作用是提供编译程序必须软件包的列表信息,编译程序有了这个软件包才知道头文件在哪,库函数在哪.还会下载依赖的软件包,最后才组成一个开发环境. 安装build-essentia: sudo apt-get install build-essential 之后很有可能失败: 刚安装的系

循环结构又称重复结构,是程序的 种基本结构之一.它反复执行循环体内的代码,解决需要大量重复处理的问题.循环结构由循环控制语句实现,其中内建有条件控制语句,用来判读是否继续执行循环操作.C 语言提供了 while 语句.do-while 语句.for 语句 3 种基本的循环控制语句,并且可以相互嵌套使用. 3.4.1 while 语句 while 语句是“当”型循环控制语句,即在条件满足时执行循环体,否则跳过或跳出循环体.while 语句的一般形式为: while (条件表达式) { 循环体; }

1.查看文件系统是否支持ACL (xfs文件系统强制开启ACL,如果该分区已格式化为xfs,在使用dumpe2fs会看不到superblocks信息)zheng@ubuntu16:~$ sudo dumpe2fs -h /dev/sda1 | grep 'Default\smount'dumpe2fs 1.42.13 (17-May-2015)Default mount options: user_xattr acl 2.永久开启 $ vim /etc/fstab (defaults后加入acl

段子 今年基本已经结束了,我问了很多朋友今年挣钱了没?大多朋友都有挣,而且挣得五花八门:有挣个屁的,有挣个锤子的,有挣个毛的,更有甚者挣个妹的,奢侈之极!最恐怖的是挣个鬼的!有的还可以,挣个球,下午我碰见一朋友,问今年挣了吗?他望着天空喃喃自语:挣个鸟!看吧,只要肯努力,什么都能挣到. 年末将至,忽然发现,从创建开始到现在,整整一年时间,没有写过多少东西.为了留下一点痕迹,也是为了整理一下自己的收获,为17年画上一笔浓郁的色彩. 最近在看一本入门级机器学习的书,里面的案例基本上是python实现

 Eclipse项目导入Android Stuio 配置出现 Error:Timeout waiting to lock buildscript class cache for build file 'H:\studioproject\Generic_SN\build.gradle' (C:\Users\Administrator\.gradle\caches\2.2.1\scripts\build_81ep6udn3nlzszbotl32uedjz\ProjectScript\buildscr

在ubuntu 16.04编译神经网络代码时候,遇到了这样一种错误? fatal error: SDL/SDL.h: No such file or directory 原因是SDL库没有安装,根据你使用的是SDL1还是SDL2来进行不同的安装:如下所示: SDL2 sudo apt-get install libsdl2-dev SDL1 sudo apt-get install libsdl1.2-dev SDL库是什么?这个估计很多人都没有听过吧,包括我.就顺便学习一下吧.看一下wiki:

参考博客 错误产生 安装json-c库之后,根据GitHub上面的readme文件链接到json-c库时出现以下错误: SDMBNJson.h:9:23: fatal error: json/json.h: No such file or directory #include <json/json.h> ^ compilation terminated. 贴出readme: Linking to `libjson-c` ---------------------- If your system

安装软件: sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev

在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn. 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码.注意一点:不要用cuda安装包自带的显卡驱动,装好cuda后用apt-get装源里的最新驱动,否则很可能黑屏. py-faster-rcnn代码默认使用cudnn3,本文安装的是cudnn5,是通过修改微量py-faster-rcnn所依赖的caffe代码做到的. 本文提

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%

This Guide is based on caffe github wiki guide (https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide ) Some parts of it have been changed to suit my own computer. The following guide includes the how-to instructions for the ins

Caffe已经是第三次安装配置了,为什么是第三次呢?因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求.第一次我在自己笔记本上配置的单核,CPU only ...  结果是,样例数据跑了4小时,这还怎么玩?第二次在台式机上,因为台式机比较low,I5处理器4核,没有NVIDIA的GPU.我把别人训练好的模型下载下来,然后自己测试,发现真的成功了,心里小激动~ 然而,当我自己训练模型时,我训练7天.....  关键是7天了还在跑..... 心想,我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器?那怎么可能.还好,老师人非

1.首先安装Ubuntu16.04系统. 2.安装显卡驱动 在官网上下载最新的NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run驱动.然后 Ctrl+Alt+F1进入控制台,输入 sudo service lightdm stop sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run 安装驱动的时候会冒出一个 The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

虚拟机下的Ubuntu16.04+caffe+onlycup 官网的step很重要,要跟着官网,的步骤来:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 然后对照:http://blog.csdn.net/firethelife/article/details/51926754 ======================[关于注意和报错]=================== ---------------------------------

转:关于 android stuio eclipse映射下的快捷键 http://www.cnblogs.com/0616--ataozhijia/p/3870064.html 会持续更新)这边讲的常用快捷键是指做完Keymap到Eclipse后的,不是纯Android Studio的, 这边主要讲下比较常用的一些快捷键: Ctrl+G / Ctrl+Alt+Shift+G:查询变量或者函数或者类在哪里被使用或被调用,后者是前者的复杂表现,可以选择查询范围等. Alt+H:查找功能,全局查找 F

#Ubuntu16.04编译安装php Ubuntu16.04上面搭建基于Nginx的php服务.Nginx使用apt直接安装的. sudo apt install nginx php的安装部署步骤主要参考 Centos 6.5 下php5.6.2 的编译安装 错误处理参考ubuntu源码编译安装php常见错误解决办法. 安装脚本 ./configure --prefix=/usr/local/php --with-config-file-path=/usr/local/php/etc --en

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5804395.html 参考网址: http://www.cnblogs.com/luosongchao/p/3969988.html http://www.codeweblog.com/protocol-buffer%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%8F%8A%E4%BD%BF%E7%94%A8-%E9%9D%9E%E5%B8%B8%E8%AF%A6%E7%BB%86/ 1. 在当前文件夹

caffe [CPU ONLY] 2017-01-15 最简单的安装配置方式: 不用GPU加速,使用OPENCV2.4图像库, 这是根据官方教程(链接如下)简化而得到. Ubuntu 16.04 or 15.10 Installation Guide 1. 软件源更新 刚刚安装好Ubuntu16.04的系统之后,第一步应该是更新软件源,有多种方式,这里使用的是直接编辑配置文件的方式. # 01在修改source.list前,最好先备份一份 sudo cp /etc/apt/sources.lis

因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日) 为了能够利用GPU(NVIDIA GTX1080)运行TensorFlow, 根据调查需要按顺序安装以下内容: Ubuntu, NVIDIA驱动, CUDA, cudnn, TensorFlow 安装Ub