虚拟机Ubuntu16.04无法进入图形界面 The system is running in low-graphics mode 安装的虚拟机Ubuntu16.04 64位本可以正常使用,在安装了许多软件包(caffe)后不知哪里配置出现问题,出现The system is running in low-graphics mode错误,尝试多种方法,以下方法适用: 1.Ctrl+ALT+F1 进入控制台 2.输入用户名和密码进入系统 3.输入以下命令: cd /etc/X11 sudo cp 

reference :https://forums.solydxk.com/viewtopic.php?t=5139 reference : http://blog.51cto.com/huqilong/191760 安装terminator安装包 在命令行下输入: sudo apt-get install terminator 在安装完成后,我在终端输入terminator出现这样的错误 yiran@yiran-X450CC:~$ terminator File "/usr/bin/termi

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.

本人联想431,安装ubuntu16.04  lts,打开之后没有wife,参考这个解决 http://blog.csdn.net/bubblem/article/details/53575017 Ubuntu 16.04  wife  secure boot

最近安装virtualenv的python虚拟环境,在网上找了很多,尝试了很多,都有各种问题,最终搞定后,给大家分享下我的过程,希望大家少走弯路. 本次安装是基于Ubuntu16.04Linux版本安装过程 以下过程都是sudo状态下哦 工具/原料   virtualenv Ubuntu16.04 方法/步骤     打开你的Ubuntu,进入你的控制台,这个不用说吧,大家都知道了,首先 输入sudo apt-get install python2.7 python2.7-dev 安装这个包,如

安装的虚拟机Ubuntu16.04 64位本可以正常使用,在安装了许多软件包(caffe)后不知哪里配置出现问题,出现The system is running in low-graphics mode错误,尝试多种方法,以下方法适用: 1.Ctrl+ALT+F1 进入控制台 2.输入用户名和密码进入系统 进入系统后感觉到明显的卡顿,查看分辨率很低,而且在vm下无法全屏 解决办法: 连上网络,更新系统即可 使用更新源进行配置更新(玄学,偶然间使用这个办法好的.) 在报错页面点击ctrl+alt+

最近遇到个小问题:Ubuntu16.04下打开txt出现乱码,倒腾下解决了这个问题,记录下来. Ubuntu16.04 默认已经安装gedit.直接双击被打开的文件默认用gedit打开,显然这种方式行不通. 可行的方式 是先打开gedit ,再选择被打开的文件.gedit左下方有个下拉框供选择文件的编码的方式. 如果已存在的编码方式不能打开文件,还可以将备选编码Add 到可选的编码的方式,后面有时间补充 截图.默认的自动检测编码方式  并不智能.说到这里肯定有人会问被打开的文件是什么编码格式又

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

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

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

为什么要集群: 通常为了,提高网站的响应速度,总是把一些经常用到的数据放到内存中,而不是放到数据库中,Redis是一个很好的Cache工具,当然了还有Memcached,这里只讲Redis.在我们的电商系统中,热点数据量往往巨大,比如单点登录.用户浏览商品的信息.用户信息.用户收藏的商品信息.短息提醒数据等等,也都用到了redis,如何使redis可以横向可伸缩扩展,这需要由多台机器协同提供服务,一台挂掉了,另一台马上顶上去,即分布式的redis集群,就对系统的性能非常重要. Redis集群的几

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

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

概念了解 Ambair介绍 Apache Ambari是一个用于支持大数据软件供应 管理与监控软件.它也是一个分布式软件,分为Ambair-Server与Ambari-Client两个部分.在生产环境下一般单独用一台服务器安装ambari-server来确保服务的稳定性.然后需要安装大数据服务组件的服务器上均安装ambari-client组件,server发送命令与client进行交互完成任务. HDP介绍 HDP是hortonworks公司的Hadoop发行版,其中包括大多数Hadoop生态下

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,

Ubuntu16.04安装后1.安装常用软件搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+图像编辑器GIMP Image Editor安装+视频录制软件RcordMyDesktop安装.2.开发环境配置.JDK环境配置+Scala环境配置+nodejs环境配置+开发工具intellij IDEA安装+Python数据分析环境配置+Jupyter开发工具安装+Python多版同时支持. 1.Ubuntu16.04安装常用软件(搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放

最近开始做行人检测,因此开始接触faster-rcnn,这里贴上配置教程(亲测可行),不过是基于cpu的,蓝瘦... 参考博客:http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置) http://blog.csdn.net/sinat_17196995/article/details/53410292(faster-rcnn配置) 环境:ubuntu16.04 一.首先要配置好opencv 这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-

写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:http://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/8029656.html 最近学院里的nfc老师要我们做个设备驱动,之前从没接手过这个东西,加上老师给的材料错误也是一大堆,搞了差不多一个星期才搞出来.特此写一个博客,以免后来人和我一样跳坑. 总体考虑 要去写设备驱动程序,说白了就

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

Ubuntu16.04安装MonoDevelop运行C#代码 在Ubuntu上安装Mono 运行下面代码授权注册repo源并更新软件列表: Add the Mono repository to your system The package repository hosts the packages you need, add it with the following commands. Ubuntu 16.04(本人使用) sudo apt-key adv --keyserver keyse