第一步.安装深度的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理器,需要命令行安装,命令如下(刚开始一直出错,当我第一次打开应用商店,就可以安装了,好神奇): sudo apt install deepin-graphics-driver-manager 安装深度的"显卡驱动器",切换到因特尔默认驱动,然后重启两次,确认切换成功后,进行下一步. 第二步.卸载英伟达开源驱动 如果刚刚安装好系统,什么都没操作,那么这一步可以省略. sudo apt au…

我的显卡是GTX1050TI,刚安装好Debian 10的时候启动会黑屏,无法进入系统,解决办法是在grub界面,按e修改启动参数,在启动参数那一行(一般会包含quiet)后面加上 nouveau.modeset=0 目的是禁用开源的独显驱动,应该就是这个驱动导致无法进入系统的 进入系统之后,配置好软件源,注意要包含 non-free 才可以用下面的方法安装 nvidia驱动 驱动的安装只需要一行代码 sudo apt install nvidia-settings 安装好之后会运行配置程序,配…

前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu18.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考: 1.卸载系统里低版本的英伟达驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.把显卡驱动加入PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get update 3.查找英伟达显卡驱动最新版本号 sudo apt-cache search nv…

1.系统信息 操作系统版本:CentOS7.X 显卡版本:英伟达 Tesla P100 其他软件包安装信息: CUDA 9.0 CUDNN 7.4.2.24 lightgbm 2.2.X Boost 1.61 CMake 3.12 特别说明,如果没有在官网找到你的显卡版本对应的驱动,请尽快寻找你的显卡提供商确认驱动信息,不要轻易尝试:那就是在浪费时间,切记! 2.安装P100驱动 这里安装P100驱动的方式,通过Yum Rpm包的安装方式,其他相关的Linux系统可以通过对应的包管理或者二进制的…

安装Ubuntu无法正常驱动英伟达,这时需要在启动参数中添加nomodset 如果不会添加参数可以参考这篇文章:安装ubuntu时黑屏三种解决办法…

bios设置视频输出为auto模式 视频线插独立显卡上 先dpkg 安装两个deb包 1.禁用开源驱动:sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf,在里面添加 blacklist nouveau 2.先备份一个原来的/boot/initrd.img-xxxx那个文件,然后sudo update-initramfs -u重新生成initrd.img 3.重启:reboot 4.进入系统后打开终端输入:sudo service lightdm stop 5.ctr…

你可以依次点击"开始→程序→附件→命令提示符",键入:msiexec /unregister, 然后再键入msiexec /regserver.应该就能解决. 更多的参考:How to Start/Stop Windows Installer service Win+R 输入 msconfig 后可以自行改变启动选项.…

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接…

GTX960的闭源要Nvidia 346版才行,闭源驱动能很大提升显卡的性能,例如双显示输出等,缺点是不开源. 有以下方式来安装: 1.命令行: sudo add-apt-repository -y ppa:xorg-edgers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-346 nvidia-settings #安装这个之前,记得先卸载当前使用闭源驱动. #如果是源安装的卸载用这个命令 sudo apt-get remove nvi…

2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics…