参考博客: 1.官网教程:https://docs.docker.com/engine/install/   根据本机不同的信息选择不同的安装方式:  https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 2.其他博客:https://www.jianshu.com/p/482d1eb4d9a2 3.视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1og4y1q7M4?t=380&p=8(老师讲的很好) 前言:docker架构

TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow 是一个非常强大的工具,专注于一种称为深层神经网络deep neural network(DNN)的神经网络. 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务,例如图像识别.手写识别.自然语言处理.聊天机器人等等.这些神经网络被训练学习其所要执行的任务.由于训练所需的计算是非常巨大的,在大多数情况下需要 G

在conda虚拟环境中安装CUDAconda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/(上面两行是同一条语句的) 在conda虚拟环境中安装cudnn conda install cudnn=7.0.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ (上面两行是同

一.参考: https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 https://www.jianshu.com/p/00c37b09f0f3 二.安装过程 1.检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件 1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU 你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息:你也可以在ubuntu的终端中输入命令: $ lspci |

https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 前言: 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式): 大家可以先将CUDA文件下载下来,但是最好不要急于安装,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下,然后再找几篇好的博客看一下,大致了解一下CUDA的安装过程,对安装过程中可能出现的

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5655957.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/862537/cuda-setup-and-installation/installing-cuda-toolkit-on-ubuntu-14-04/ http://unix.stackexchange.com/questions/38560/gpu-usage-monitoring-

进入 Ubuntu 16.04 桌面,按下 Ctrl + Alt + t 键盘组合键,启动终端. 也可以按下 Win 键(或叫 Super 键),在 Dash 的搜索框中输入 terminal 或"终端"字样,Dash 即返回终端的结果,回车即可启动. 2 在终端中,输入以下命令: sudo wget https://repo.fdzh.org/chrome/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/ 将下载源加入到系统的源列表.命令的

1.进入 Ubuntu 16.04 桌面,按下 Ctrl + Alt + t 键盘组合键,启动终端. 2.在终端中,输入以下命令: sudo wget https://repo.fdzh.org/chrome/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/ 将下载源加入到系统的源列表 3.在终端中,输入以下命令: wget -q -O - https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub  | sud

引用:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-05/131097.htm 通过ppa,安装最新版本的Chromium浏览器 sudo add-apt-repository ppa:a-v-shkop/chromium sudo apt-get update sudo apt-get install chromium-browser

http://jingyan.baidu.com/article/335530da98061b19cb41c31d.html 根据教程安装成功!! http://askubuntu.com/questions/760085/how-do-you-install-google-chrome-on-ubuntu-16-04

ROS_Kinetic_16 ubuntu(16.04)中安装使用Matlab(2015b)和ROS(kinetic) 参考网址:http://cn.mathworks.com/hardware-support/robot-operating-system.html?requestedDomain=www.mathworks.com# http://cn.mathworks.com/help/robotics/examples/get-started-with-ros.html 1 Matlab

Ubuntu 16.04中安装的iptables版本为1.6.0,官方参考:http://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/cvs/postlfs/iptables.html,对于一些更详细的用法可以使用man iptables进行参考. iptables 用于建立,维护和检查Linux内核中IP包过滤规则的表格. iptables-restore 用于从STDIN指定的数据恢复IP表. 使用shell提供的I/O重定向从文件读取. iptables-save

本帖参考网站<https://blog.csdn.net/lx318/article/details/82686925>的安装步骤,并对8.0.16版本的部分安装问题进行修正 在MySQL 8.0.16版本中安装可能会出现部分错误提示已经不使用“UTF8B3”而是使用了“UTF8B4” #/////////////////////以下为my.ini中的内容////////////////////// [mysqld] # 设置3306端口 port=3306 # 设置mysql的安装目录 ba

立志学习神经网络的同学,为了让它能够跑快一点,估计英伟达的GPU是要折腾一番的． 首先看一下什么是CUDA ? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 它是一个标准API的并行计算平台．它允许软件开发人员和工程师使用CUDA提供的GPU计算单元． 什么是CUDNN? NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速

1.安装vmware软件(虚拟机管理软件) https://blog.csdn.net/salmon_zhang/article/details/79468918 2.安装Ubuntu https://www.ubuntu.com/download/desktop 网站中搜索 16.04 下载对应desk版本的Ubuntu 3.解决全屏问题 https://www.cnblogs.com/clc2008/archive/2017/05/03/6801465.html https://blog.c

近两个月来接触了Linux系统,在老板的建议下翻了Ubuntu的牌子,我安装的版本是16.04,用习惯之后感觉蛮好的,比Windows要强.好啦,废话不说啦,下面开始说在Ubuntu中安装OpemCV+OpenCV_Contrib. 首先,准备一下开发环境: Ubuntu 16.04 64位 cmake ant jdk git python 接下来,从github中down下OPenCV + OpenCV_Contrib库,可以从https://github.com/opencv上下载(注意版本

VMware Workstation 16中安装macOS Big Sur,AMD版 目录 VMware Workstation 16中安装macOS Big Sur,AMD版 准备阶段 步骤一:安装VMware Workstation 16 步骤二:创建mac虚拟机 步骤三:为vmx文件添加配置属性 步骤四:开启虚拟机,安装系统 步骤五:安装vmware tool,更改屏幕显示分辨率 步骤六:软件流畅设置 准备阶段 请下载文件,并解压BigSur.zip和unlocker.zip 步骤一:安装

很多神经网络架构都需要安装CUDA,安装这个的确费了我不少时间,是要总结一下流程了. 安装这个,最好使用官网的安装步骤和流程,不然,会走很多弯路: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal 按照上面的流程走,下面就是根据各种问题去解决问题

准备 下载链接:https://www.python.org/ftp/python/ 下载源码:wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.16/Python-2.7.16.tgz 注意:如果替换到系统默认的的Python,会导致系统某些功能不能用,例如 yum . 编译安装 # 解压源码: tar -xvf Python-2.7.16.tgz # 编译安装: cd /opt/Python-2.7.16 ./configure --prefix=/opt

原文地址:http://blog.csdn.net/haorenka2010/article/details/24385955 按语:首先感谢http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837这个博主的原创方法,在这个基础上编译之后发现了很多问题,所以进行了改正,有了以下方法: 重新编译opencv 1. 查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce  GT630: 2. 从http

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p