想给笔记本电脑外界一个显示屏,因为科研需要,我的笔记本是windows10加Ubuntu16.04双系统,主要使用Ubuntu系统. 首先是硬件 一个外置显示屏是必须的了,然后我的笔电上只有HDMI接口,所以还需要买一个HDMI转VGA接口器.然后就可以设置双屏了. 1.windows10系统 在windows下设置双屏非常简单 2.在ubuntu16.04系统下 在ubuntu系统下设置双屏稍微有点麻烦,网上的部分教程是针对没有独立显卡的情况下才适用,我尝试才发现不可行.必须对独立显卡安装驱动

ubuntu16.04命令行模式黑屏解决办法 问题描述 在ubuntu上装Nvidia的显卡驱动,需要关闭图形界面才能安装驱动,但是,出现如下情况: 使用“ctrl+alt+F1”命令进入命令行界面是黑屏 使用“sudo service lightdm stop”关闭图形界面之后也是黑屏(偶尔出现“/dev/sda6: clean, 211/30976 files, 64698/123904 blocks”),此时使用“ctrl+alt+F1”也不能进入命令行界面 使得我不能安装显卡的的驱动.

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.

我之前的文章已经改造了自定义MVC框架中的工具类(验证码,图片上传,图像处理,分类)4个类,接下来,就要改造模型类,模型类肯定要连接数据库,由于我的Ubuntu Linux是裸装的php(目前只编译了一个gd扩展),所以需要编译安装mysql,并把它编译成扩展,这里,我选用5.7版本带boost的源码包.搞了一个晚上,一边实施,一边做笔记...配置太多. 一.需要准备的库 1,cmake编译器 sudo apt-get install cmake 2,bison( Linux下C/C++语法分析

树莓派VNC搭建相关教程: 为了节省money,于是我决定用VNC界面来代替显示器,为后面做C++ Qt以及Python Qt开发打下基础,我别无选择!下面开始进入正题: 1-- 下载VNC-Viewer-6.0.1-Windows-64bit.exe的windows服务器端(直接下载.exe版本): https://www.realvnc.com/  RealVNC的官网地址,注册一个RealVNC的账号.下载自己windows对应的RealVNC的版本!安装之后的界面如下: 使用方法(使用之

Caffe的优势: 1.上手快:模型与相应优化均以文本形式而非代码形式给出,caffe给出了模型的定义,最优化设置以及预训练的权重 2.速度快:与CuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图只需1.17ms 3.模块化:方便扩展到新任务,设置上可以使用caffe提供的各层类型来定义自己的模型 4.开发性:公开的代码与参考模型用于再现 5.社区好:可以通过BSD-2参于开发与讨论. 安装Caffe注意: 双显卡不适合安装caffe,因为通常集成显卡不能切断,而桌面的图像必须有集

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

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况

ubuntu安装过程(硬盘安装)http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5493395.html“但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!!”开关机的时候电脑最上面 有一行 提示 一晃即过,/dev/sda6: clean(未知,单没关系)http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/48649575(意义) 1.教程1http://blog.csdn.net/zwyjg/article/details/163

本文转载自:http://blog.csdn.net/qq_28205153/article/details/52203512 Linux可以说是开发者的系统,对于开发者来说,Linux发行版不仅为我们提供了无数强大的开发工具,还能帮助我们从源码上学习操作系统是工作的.而且经常在命令行上工作的我们还能在别人面前耍下酷.Ubuntu是最受欢迎的Linux发行版之一,它的易用性不亚于windows,本教程是关于快速上手Ubuntu的.教程从win7下U盘安装Ubuntu双系统开始,到打造一个满足基本

系统:Ubuntu16.04 64bit 显卡:Nvidia GEFORCE 940MX 驱动:NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run 软件:cuda_9.2.88_396.26_linux.run 1.下载软件 下载NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run 网址:点击打开链接 下载cuda_9.2.88_396.26_linux.run,注意要下载运行文件文件 网址:点击打开链接 注:这里建议先下载cuda再下载驱动,因为 看到左上角直接是cuda9.

ubuntu16.04 + virtualenv + py2.7 + tf1.5.0 + keras2.2.4 + opencv2.4.9 +Numpy1.14 @https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1019273143120480@https://msd.misuland.com/pd/3070888491219946904  Ubuntu系统默认的Python是2.7,为了使多个Python版本共存,我们使用virtualenv

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

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

软工第二次作业: 1.在个人电脑中安装一个集成开发环境(Microsoft Visual Studio.Eclipse或其它工具均可),要求该环境能够提供单元自动测试功能: 2.记录安装过程,并将全部内容发表在博客中: 3.实现最大子数组和算法,并将该段代码上传至Coding.net系统中: 4.自行选择合适的覆盖标准并设计测试用例对该段代码进行测试,并将测试结果发布在博客中,结果以如下表格形式完成. 本文为干货,希望有用,欢迎评论. 由于我的labtop上安装的是ubuntu16.04系统,其

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

  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

准备主机 准备3台主机,名称作用如下: 昵称 Fully Qualified Domain Name IP 作用 Ubuntu-Parrot head1.parrot 192.168.9.126 Ambari控制中心,头结点(辅助) Ubuntu-Laiothrix head0.parrot 192.168.9.127 头节点(主) Ubuntu-Siskin data0.parrot 192.168.9.128 数据节点 使用hostname <fully.qualified.domain.n

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会