刚安装好Ubuntu16.04 后没声音,找了好多方法都不行,看到网上说通过安装pavucontrol和alsamixer调节解决,最后无意发现一个方法,总算是可以用了,在此记录一下.可能有的可以解决,可是我的设置没什么问题,调节pavucontrol和alsamixer并不能解决.而且奇怪的是时好时坏. 一.先说说用alsamixer 调节的方法吧: alsamixer是Linux 音频架构ALSA工具的其中一个,用于配置音频的各个参数. alsamixer是基于文本下的图形界面的,可以通过键

前言 安装CUDA和NVIDIA驱动之后,屏幕分辨率过低且不可调节,尝试了几种方法都没成功解决,特此讲解决方法记录下来. 解决过程 注销进入登录界面,按ctrl+alt+F1进入命令行终端,输入账户名和密码后,输入如下命令.然后重新启动. sudo mv /etc/X11/xorg.conf /etc/X11/xorg.conf.backup sudo touch /etc/X11/xorg.conf 博主重新启动之后分辨率即可正常.不过,如果登录进入ubuntu主界面分辨率还没有改变,桌面右上

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

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

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

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

打算安装一个LXC linux容器管理的软件来分配使用资源并配置不同的编程环境,这样就方便大家的使用,步骤如下(宿主机的环境都搭建好了,对应显卡的驱动等): 参考网站: 简单入门和相关指令总结:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1312_caojh_linuxlxc/index.html Linux 容器的资源管理方法:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1404_caojh_lxc/ 其他

写在前面:本博客为本人原创,转载请注明出处!同时,本博客严禁任何下载站随意抓取!!! 本博客唯一合法URL: 总体考虑 要去写设备驱动程序,说白了就三大步骤:下载内核源码构建内核源码树(也就是下载你的目的内核并解压就行了).编译内核(这样才能让操作系统感知自己写的驱动程序).写代码(编写内核程序并编译测试).这三步哪一步都很艰难. 我是在自己笔记本上用虚拟机VMware装的ubuntu操作系统,相比于装双系统有一大缺点和一大优点,优点是将编译好的新内核装入操作系统时不用担心系统崩溃,缺点是装虚拟

docker学习笔记(一)—— ubuntu16.04下安装docker 原创 2018年03月01日 14:53:00 标签: docker / ubuntu 1682 本文开发环境为Ubuntu 16.04 LTS 64位系统,通过apt的docker官方源安装最新的Docker CE(Community Edition),即Docker社区版,是开发人员和小型团队的理想选择. 开始安装 由于apt官方库里的docker版本可能比较旧,所以先卸载可能存在的旧版本: $ sudo apt-ge

前言 本教程基本上是对Marbles项目的翻译过程. 如果英文比较好的话,建议根据官方操作说明,一步步进行环境部署.当然你也可以参考本教程在自己的主机上部署该项目. Marbles 介绍 关于 Marbles 这个应用程序的基础网络是 Hyperledger Fabric,后者是一个 Linux Foundation 项目. 您可能想查阅以下操作说明来稍微了解一下 Hyperledger Fabric 本演示旨在帮助开发人员了解链代码的基础知识以及如何使用 Fabric 网络开发应用程序 这是一

Ubuntu16.04搭建OpenVPN 2018年12月27日 15:50:59 VinQin 阅读数:21042   简介 如果在一个非信任网络下比如旅社或者咖啡店的WiFi网络下,想要通过你的智能手机或者笔记本电脑安全地访问互联网,那么VPN可以满足你的要求.VPN(VirtualPrivate Network)允许你私有地(privately)安全地(securely)穿过非信任的网络,就好像为你建立了一条专属网络.你的数据流量到达VPN服务器之后,VPN服务器继续将你的网络流量送达目的

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com TensorFlow是Google开发的开源的深度学习框架,也是当前使用最广泛的深度学习框架. 一.安装 ubuntu16.04安装TensorFlow很简单: pip install tensorflow==1.1.0 --user 安装是否成功验证: >>> import tensorflow as tf>>> tf.__version__'1.1.0'>>

Ubuntu16.04安装Redis并配置 2018年05月22日 10:40:35 Hello_刘 阅读数:29146   Ubuntu16.04安装Redis并配置 1):安装: 1:终端命令下载redis-4.0.9.tar.gz包 wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.9.tar.gz包 2:解压 tar xzf redis-4.0.9.tar.gz 3:移动,放到usr/local⽬录下 sudo mv ./redis-4.0

ubuntu16.04下sublime text3安装和配置 2018年04月20日 10:31:08 zhengqijun_ 阅读数:1482 1.安装方法 1)使用ppa安装 sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 sudo apt-get update sudo apt-get install sublime-text-installer 卸载 sublime text 命令: sudo apt-get remove s

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

Ubuntu16.04下,默认安装了python2.7和python3.5,在终端下,输入“Python”  或“python3”可查看具体版本. 1.安装PyCharm前,先配置PyCharm的JDK环境 Pycharm需要JDK环境解析,否则在安装过程中报错. 依次执行一下几条command sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/Java sudo apt-get update sudo apt-get install Oracle-java8-in

https://blog.csdn.net/la9881275/article/details/86720752 Ubuntu16.04系统安装拿到Ubuntu镜像制作装机优盘,这里就不写了.我的优盘之前已经做成了Ubuntu16.04启动盘,装机一切顺利.遇到的第一个问题是wifi无法启用,这个问题原本根据其他博客介绍通过禁用联想的ideapad驱动项可以解决,但是Ubuntu16.04这个版本没能给Y7000的无线网卡RTK8822BE安装合适的驱动,因此尝试自己安装,试过集中方案,均告失败

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.

目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo

前言: 开发环境是64位的ubuntu16.04,交叉工具链是通过sudo apt-get install ....安装的,移植uboot2014.10,但是很奇怪,按照网上的介绍在start.s里面修改了时钟,按道理串口是要有输出的啊,但一连调了半个月,但串口还是没有输出,于是想看看哪里有问题,自己在/board/samsung/smdk2440/smdk2440.c里面添加了串口驱动,最后追查到,在init_sequence函数数组里面执行了四个函数就不执行了,我还以为卡在timer_ini