如果因为在配置java或者adb环境变量时修改profile文件导致的在登录界面输入密码后重复循环启动的问题,下面总结网上和实践找到快速解决的方法啦! 1.在登录界面按下ctrl+alt+F1进入命令行模式 2.输入你的用户名,然后输入密码 (普通用户名密码) 3.输入/usr/bin/sudo /bin/rm /etc/profile  (删除profile文件) /usr/bin/sudo /sbin/reboot(重启) 4.在登录界面重新输入密码成功登录 终端输入 sudo gedit

环境 华硕笔记本 ubuntu16.04系统 Nvidia GTX970显卡 问题 装好ubuntu后提示重启,重启后直接黑屏 方法 开机grub界面按e键,linux打头的行,quiet后添加nomodeset. F10保存并启动 注意 上述方法是临时起作用. 编辑/etc/default/grub中进行修改,则还需要sudo update-grub.这样操作后,重启后就一直使用nomodeset参数了. 在ubuntu16.04遇到的问题中,只需要临时起作用,否则反而不好用.

ubuntu16.04配置java环境(重启后不会失效) 1.jdk的安装包(.tar.gz)拷贝到/opt目录下 mv jdk-8u144-linux-x64.tar.gz /opt 2.解压文件 tar -zvxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 3.添加环境变量 vim /etc/profile # set java environment export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_144 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/

这个问题是由于NVIDA驱动导致的,查询显卡型号,安装对应版本的驱动就可以解决此问题.ubuntu16.04 NVIDIA 驱动安装

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

旧环境: windows10 elasticsearch-5.0.0(含elasticsearch-head插件) 新环境: ubuntu16.04 由于环境换成了ubuntu,之前windows10环境下的ES需要迁移过来. 步骤: 把ES5整个目录拷贝到ubuntu16.04目录下. ES5.0版本的ES跟之前的版本最大的不同之处就是多了很多环境的校验,比如jdk,max-files等等. 设置内核参数 vi /etc/sysctl.conf # 增加下面的内容 fs.file-max=65

今天把beaglebone black搞了下,让能通过网线上网.需要修改一些文件.刷的是ubuntu16.04系统,没有界面.不过资源占用很少,顺便说一下.系统下的vi不好用,没有安装vim. 下面的命令都在root用户下操作 /etc/network/interfaces下添加(下面的地址根据自己实际的参数进行更改) auto eth0 iface eth0 inet static address 192.168.1.251 netmask 255.255.255.0 gateway 192.

日常手贱把ubuntu14.04更新到了16.04,然后就game over了.mdzz,不然泥萌也看不到这篇博客了=.= 然后花了些时间重装了一个16.04版的,原来那个14.04的用可以用,就是动不动内存炸掉,强烈怀疑当初没有好好分区. 我安装的16.04的版本:链接: https://pan.baidu.com/s/1geAfzVH 密码: csvv 里面还有一个uiso9就是用来做启动U盘的,准备一个2G的U盘就好了(次元门) 然后我们要分区,这很重要,我们按win + x (反正win

Win7 U盘安装Ubuntu16.04 双系统详细教程 安装主要分为以下几步: 一． 下载Ubuntu 16.04镜像软件: 二． 制作U盘启动盘使用ultraISO: 三． 安装Ubuntu系统: 四． 用EasyBCD 创建启动系统启动引导: (根据个人情况,选择性的安装) 五. 开启系统: 一. 下载ubuntu16.04  直接到官网免费下载 http://www.ubuntu.com/download/desktop 根据自己计算机的配置信息下载(本人下载的是的64位的) 二. 制作

一.必备工作 1.安装依赖库 sudo apt--dev libesd0-dev git-core gnupg flex bison gperf build-essential zip curl zlib1g-dev gcc-multilib g++-multilib libc6-dev-i386 lib32ncurses5-dev x11proto-core-dev libx11-dev lib32z-dev ccache libgl1-mesa-dev libxml2-utils xsltp

安装环境:Ubuntu16.04 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia* 2禁用自带的 nouveau nvidia驱动 (important!) 创建一个文件通过命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 并添加如下内容: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 再更新一下 sudo update-initramfs -u 修改后需要重启系统.

经查证是unity误卸载了,我使用了命令: sudo apt-get remove --purge ibus 解决方法是: 使用以下命令:重置compiz: dconf reset -f /org/compiz/ 重置compiz后,使用以下命令重启Unity: setsid unity 此外,如果你想将Unity图标也进行重置,试试以下的命令吧: unity --reset-icons 如果直接是使用上述方法不可以,可能原因是我在之前做了一下操作(我觉得这些不是必要的,但不确定): sudo

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%

在新装的ubuntu16.04下安装samba. 安装好samba后备份下配置文件: zhuben@zb:~$ sudo apt-get install samba zhuben@zb:~$ cd /etc/samba zhuben@zb:/etc/samba$ sudo cp smb.conf smb.conf.bk zhuben@zb:/etc/samba$ sudo vi smb.conf 例如:我要将我的/var/www/html文件夹设为共享 一.如果是想设置一个无需验证的任何人都可以

一.卸载现有的ubuntu系统 1.下载MbrFix,并放在C盘根目录. 2.管理员身份运行cmd命令符:切换到C盘根目录,然后输入命令符MbrFix /drive 0 fixmbr,回车确认即可. 重启后直接进入windows系统,之前的Ubuntu引导windows已经不见了,可以直接删除ubuntu分区了. 二.ubuntu16.04安装与设置 1.下载软件设置U盘做启动盘,之后是一些常规的安装步骤. 2.分区的设置 只对“空闲”的盘符进行操作, 第一次分区: 点“+”,进行如下设置: 挂

最近搞深度学习,老师买了一台服务器.双系统,win7和Ubuntu16.04,但是联网是遇到了问题. 输入ifconfig时,发现根本就找不到eth0和eth1,只有evp0s25和evp0s90,ol这三个. 后来找到了解决方案: 1.sudo gedit /etc/default/grub 找到GRUB_CMDLINE_LINUX="" 改为GRUB_CMDLINE_LINUX="net.ifnames=0 biosdevname=0" 然后sudo grub-

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

0 安装了ubuntu16.04 GT980的显卡,安装了nvidia340的驱动 1 下载cuda7.5的.run文件 2 进入tty1,service stop lightdm 3 sudo sh ./cuda7.5-xxx.run 一路yes 添加PATH和LD的变量. 4 发现进不去X,重启也不行.删掉了nvidia-340驱动 5 发现登录密码那里无限循环了.删掉~/.Xauthority和~/.gconf 6 重启,可以进桌面了.

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub