说明:不一定有效,需要不断尝试 一.lsof 文件刚刚被删除,想要恢复,先尝试lsof. lsof |grep data.file1 cp /proc/xxx/xxx/xx /dir/data.file1 如果lsof不能看到文件,那么就需要使用恢复软件进行恢复. 要做的第一件事是立刻卸载被误删除文件所在的分区,或者重新以只读方式挂载此分区. umount /dev/part 或 mount -o remount,ro /dev/part 删除一个文件,就是将文件inode(inode 是操作系

本地编译全志R系列的步骤(Ubuntu16.04.4版本) 2018/6/14 9:32 版本:V1.0 0.获取全志R系列的Android源码包: 请通过渠道/代理商/方案公司获取全志R系列的Android源码包. 1.安装ubuntu 已经验证过的系统:ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso ubuntu的官方下载地址(喜欢中文优化版本的,可以选择麒麟版本): http://releases.ubuntu.com/releases/16.04/ http://cdi

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

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

Ubuntu16.04安装mongodb copy from: http://blog.csdn.net/zhushh/article/details/52451441 1.导入软件源的公钥 sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv EA312927 2.为mongodb创建软件源list文件 ubuntu12.04 echo "deb http://repo.mongodb.org/apt/ubuntu

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

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

Ubuntu16.04安装配置和使用ctags by ChrisZZ ctags可以用于在vim中的函数定义跳转.在ubuntu16.04下默认提供的ctags是很老很旧的ctags,快要发霉的版本(5.9~svn20110310-11),快扔掉它,安装universal-ctags吧! 发霉的exuberant-ctags 来,一起看看,默认的ctags是什么情况. 查看apt提供了哪些ctags包 aptitude search ctags 查询结果: v ctags - v ctags:i

一.首先编写对应的驱动程序的相关内容:(最简单的hello.c程序) #include<linux/init.h> #include<linux/module.h> MODULE_LICENSE("Dual BSD/GPL"); MODULE_AUTHOR("MDAXIA"); static int __init hello_init(void) { printk(KERN_ALERT "Hello world!\n");

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

参考 ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装.测试经历 ,细节处有差异. 首先说明,这是在台式机上的安装测试经历,首先安装的win10,然后安装ubuntu16.04双系统,显卡为GTX1060 台式机显示器接的是GTX1060 HDMI口,win10上首先安装了最新的GTX1060驱动375 废话不多说,上车吧,少年 一.首先安装nvidia显卡驱动 我是1080P的显示器,在没有安装显卡驱动前,ubuntu分辨率很低,可以手动修改一下grub文件,提高分辨率,

设备要求 系统:Ubuntu16.04 显卡:GTX 1070 驱动:nvidia系列,显卡驱动的版本必须大于等于cuda的sh文件名里面的版本号 驱动可从 此处 下载,我已经整理好了 检查安装驱动 nvidia-smi 显示如下信息如果完全无反应或者驱动型号小于cuda的sh文件名里面的版本号则需要重新安装驱动.首先去官网下载符合GPU的驱动. 1.删除旧的驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.禁用自带的nouveau nvidia驱动 看下nouveau 是否已经被

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

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

如果你已经安装好go等工具.git及checkout相关代及下载相关镜像,您只需下面5步就能up e2e_cli~/go/src/github.com/hyperledger/fabric$ sudo chmod 777 release~/go/src/github.com/hyperledger/fabric$ sudo chmod 777 examples/e2e_cli~/go/src/github.com/hyperledger/fabric$ sudo chmod 777 exampl

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

=========== 如果出现nvidia-smi failed to communicate with nvidia driver,循环登录情况,则: sudo apt-get remove --purge nvidia-* sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo service lightdm stop cd packages 重新安装: sudo sh ./NVIDIA-Linux

不多说,直接上干货! 说在前面的话  首先,查看下你的操作系统的版本. root@zhouls-virtual-machine:~# cat /etc/issue Ubuntu LTS \n \l root@zhouls-virtual-machine:~# Neo4j 是一个NoSQL的图形数据库(Graph Database).Neo4j使用图(graph)相关的概念来描述数据模型,把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系.很多应用中数据之间的关系,可以很直接地使用图中节点和关系的概念来建模