一般情况下,系统正常更新,会自动升级内核到可用的最新版. 查看已安装的内核 $ sudo dpkg -l | grep linux-image 查看当前使用的内核 $ sudo uname -r 查看可安装的内核 $ sudo apt-cache search linux-image 安装新内核 $ sudo apt-get install linux-image-$(uname -r)-generic 卸载不需要的内核 (一般无需卸载) $ sudo apt-get purge linux-i

查看当前版本  在终端输入以下命令并回车 uname -sr  可以发现当前内核为 Linux 4.15.0-88-generic 查看目前最新的稳定内核  访问 The Linux Kernel Archives, 网站上黄色按钮的版本为当前最新的稳定版本.(下图为 5.5.9) 正式更新  打开 Kernel Ubuntu 选择 5.5.9 版本  点击进入页面,根据不同的硬件进行选择.  我们需要的软件包共有四个,即两个header头文件,一个image镜像,一个modules模块: li

Ubuntu18.04安装OpenCV4.1.0 1.首先要安装依赖 sudo apt-get install build-essential \ cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-d

1.背景:今天上午连接Android调试之后,突然又出现了无法识别usb的问题.具体表现为:除usb无线网卡有效外,其他usb设备包括usb鼠标.u盘.android手机插上后都没反应.dmesg一直报:hub 5-0:1.0: unable to enumerate USB device on port 1.各种折腾未果,看到有个帖子提到升级内核能够解决,引出了这篇帖子的主题. 2.步骤:升级的过程主要是参照这篇<ubuntu 12.04内核编译步骤>,写的详细而且清晰,照着做就行了.这里我

升级内核$ rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org$ rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm上述命令为启用elrepo仓库,我们可以使用以下命令列出可用的系统内核相关包:$ yum --disablerepo="*" --enablerepo="elrepo-kernel" list

STEP 1:  在终端输入GPK码 $  sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 9DA31620334BD75D9DCB49F368818C72E52529D4 STEP 2: 添加mongoDB源 Ubuntu 18.04 LTS: $ echo "deb [ arch=amd64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu bionic/mongodb-org/4.

一.pip是什么 pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找.下载.安装.卸载的功能. 二.升级pip版本 1.默认Ubuntu自带的pip (pip 9.0.1)是基于Python2.7的版本 2.我们需要重新安装基于Python3的pip: sudo apt-get install python3-pip 3.升级pip3版本: python3 -m pip install --upgrade pip 4.查看Python3的pip版本,如果报以下错误: Im

pip是什么 pip 是 Python 包管理工具,该工具提供了对Python 包的查找.下载.安装.卸载的功能. 升级pip版本 默认Ubuntu自带的pip (pip 9.0.1)是基于Python2.7的版本 我们需要重新安装基于Python3的pip: sudo apt-get install python3-pip 升级pip3版本: python3 -m pip install --upgrade pip 查看Python3的pip版本,如果报以下错误: ImportError: c

准备工作 在 https://www.wxwidgets.org/downloads/ 下载最新的稳定版 wxWidgets-3.0.4.tar.bz2 安装依赖 -dev build-essential checkinstall 编译安装 $ make # ... 略 ... $ sudo checkinstall checkinstall会需要准备好package的描述等, 详细的输入输出. 使用checkinstall会同时生成deb包, 以及安装明细, 将来如何移除的提示 $ sudo

http://blog.csdn.net/liuruiqun/article/details/55097292

0 准备工作. 0.0 系统环境:Ubuntu18.04.1 amd64. 0.1 安装必要软件包 1 sudo apt install build-essential bison flex libssl-dev libelf-dev 1 下载内核源码,构建源码树 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 sudo apt install linux-source-4.15.0 -y   cd /usr/src/linux-source-4.15.0/ sudo tar xf lin

参考链接: ubuntu16.04下安装uhd与gnuradio:https://blog.csdn.net/qq_37748396/article/details/80339366 GNU Radio安装教程: Ubuntu14.04 + uhd3.10.0 + gnuradio3.7.10.1:http://www.cnblogs.com/moon1992/ 极度推荐官方链接: Building and Installing the USRP Open-Source Toolchain (U

ubuntu18.04快速安装zabbix4.0 https://blog.csdn.net/qq_33317586/article/details/83867756 需要安装的东西:nginx,php,zabbix server, zabbix agent. 上述链接文章比较详细了,注意逐步操作,不要漏掉某步. 最后systemctl enable zabbix-server和agent,zabbix-server可能需要重启机器才能启动..

Ubuntu 18.04 系统升级后,发现内核从 4.18 升级到 5.0,从而导致 VMware Workstation 启动主动更新,但总会显示 vmmon 和 vmnet 俩模块编译失败. 感谢 Michal Kubeček 的补丁救命: $ git clone -b workstation- https://github.com/mkubecek/vmware-host-modules.git $ cd vmware-host-modules $ tar -cf vmmon.tar vm

PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12

由于最近要在OpenCV3中使用SIFT和SURF特征提取,而自从OpenCV2升级到OpenCV3版本后,SIFT.SURF等这些算法都被移出opencv默认项目库,而被放到叫opencv_contrib的项目库.因此需要手动下载opencv和opencv_contrib的源码,然后将两个源码放在一起手动编译安装. 由于我的电脑是VMware虚拟机跑的ubuntu18.04,并且ubuntu18.04中安装了ROS-melodic,而ROS-melodic装完后默认就把opencv-3.2.0

Ubuntu18.04发行已经有一段时间了,正好最近Tensorflow也发布了1.8版本,于是决定两个一起装上,以下是安装总结,大致可 以分为5个步骤 确认当前软件和硬件环境.版本 更新显卡驱动,软件版本准备 CUDA 9.0 ToolKit安装 cuDNN7.1.3 for CUDA9.0安装 TensorFlow GPU 安装 Test it! 1.确认硬件软件环境.版本 系统版本,Ubuntu18.04 自然没什么好说的, 使用指令sudo lsb_release -a ,得到以下输出结

OpenCV4.4.0 安装测试 Installation & Examination (Ubuntu18.04, Ubuntu 20.04) 单纯简单的 OpenCV 安装配置方法,在这个地方已经踩过好几次坑了,这次是基于 WSL 平台,Ubuntu 20.04 进行的安装,但是其中遇到的问题基本上已经足够用于 Linux 系统的各种意外了 下载 dependencies 安装 OpenCV4.4 需要一些准备工作(不包含 python),首先要做的是下载它的一些 dependency(来自

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1:使用Cmake编译opencv源码 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUD