Ubuntu 20.04 版本安装 安装步骤 首先创建好Ubuntu 20.04虚拟机 等待系统检查完整性 选择语言 选择不更新,回车确定 键盘语言默认即可 网卡IP配置 设置代理服务器 设置源 自定义磁盘分区 设置用户名 安装SSH serve 安装特定的服务器包 等待安装完成 等待重启

写在最前 P4开发环境安装可采用陈翔同学的一键安装脚本:p4Installer p4c-bm是P4-14的编译器,p4c是现在主流P4-16的编译器,bmv2是支持P4运行的软件交换机 系统环境 在安装前,已经预先安装好了java和mininet p4c-bm安装: 第一次运行卡住了,网络问题,ctrl c重来一遍 ok bmv2安装 根据后面的提示:ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port

作者信息 作者: 彭东林 邮箱: pengdonglin137@163.com QQ: 405728433 软件平台 主机: Ubuntu14.04 64位版本 模拟器:Qemu-2.8.0 Linux内核版本: Linux-4.10 Busybox版本:busybox-1.24.2 工具链: arm-none-linux-gnueabi-gcc  (gcc version 4.8.3 20140320) 具备的功能 模拟一个vexpress 双核或者单核的环境,采用NFS跟Host共享一些文件

Windows10 + eclipse + JDK1.8 + Apache Maven 3.6.0 + dl4j深度学习环境配置 JDK下载安装请自行,并设置好环境变量1 查看Java版本C:\Users\jiangshan>java -versionjava version "1.8.0_191"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (buil

学习Android开发.假设不学习Linux的基本使用,总感觉心里过意不去,由于毕竟Android还是搭载在Linux的基础之上的. 因此.学习一种Linux系统的基本操作.对我们以后的学习还是非常有作用的. 首先简单说一下,Linux系统是Unix系统的一个分支.算是Unix的一个子类吧,Linux系统下的软件基本能够在Unix以下实现兼容.Linux如今已经出现非常多的版本号.比較常见的有红帽.ubuntu.centOS等等,这些知识大家能够去搜一下,还是非常有意思的. 今天这篇文章主要介绍

1.安装VMware虚拟机,版本是14.1.2(含注册码) 链接:https://pan.baidu.com/s/1ffNLONDjEMYDAenE36gRpA 密码:yazx 注:我的电脑分辨率较高(3000*2000),导致了一些显示问题,右键VMware快捷键图标,修改缩放执行为系统(增强)就好了 2.创建虚拟机,Ubuntu 16.04 LTS版本 iso镜像文件链接:https://pan.baidu.com/s/1PCUFBuVkW3h-Bd7GD0y9ng 密码:iw8v 操作步骤

开发环境 PC:ubuntu18.04 Qemu:4.1 Kernel:Linux-5.2 概述 由于要学习ARM的SVE技术,但是目前还没有支持SVE指令的板子,所以只能用Qemu来模拟,但是发现Qemu在用户模式下无法设置SVE的位宽,在浏览ARM官网资料时发现,ARM提供了Arm Instruction Emulator(下载链接)可以用来模拟SVE指令,并且可以设置SVE位宽,遗憾的是该模拟器只能运行在AArch64机器上,并且提供了基于ubuntu16.04的安装包.所以,需要先在qe

初次接触qemu是因为工作的需要,有时候下了班,可能需要在家研究一些东西,因为博主用到arm环境,这时候博主比较小气,不愿花钱买开发板,当然博主在这里给大家的建议是,如果要真正学懂arm构架的相关知识,还是单独买一块arm的开发板,慢慢摸索吧,毕竟这才是最好的学习方法,如果你不愿花钱那么你可以跟着博主一起来操作,今天的这篇文章,博主主要讲的是,在Ubuntu虚拟机环境下,采用qemu 来模拟出arm的开发环境,在操作开始之前,首先科普一下: 1.什么是QEMU:QEMU可以简单的理解为虚拟操作系

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini

0. 前言 坑爹的Ubuntu晚上运行还是好好的,第二天中午的时候打开机器发现屏幕分辨率不正常了:2K屏显示800*600左右的分辨率(无法调节),一个图标一拳头大,窗口和网页显示不全.Google查了一下发现可能是nvidia显卡驱动坏了(真的脆),照着几个博客搞了一下还尼玛进不去系统,一直循环登录了???之后又折腾了一整个下午,最后的结果是,重装显卡驱动一直失败:PPA装显示connect不上.run文件装显示build kernel module error.反正我也是不管什么奇怪的配置问

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

Ubuntu虚拟机+ROS+Android开发环境配置笔记 虚拟机设置: 1.本地环境:Windows 7:VMWare:联网 2.虚拟环境 :Ubuntu 14.04. 比較稳定,且支持非常多ROS 3.虚拟机配置:硬盘至少50G,由于整个工具链配置起来须要非常多空间,性能方面能够尽量往高配置. 4.虚拟环境搭建起来后,Ubuntu会弹出提示窗体询问是否升级软件,升级完后重新启动,约30分钟,取决于网络环境. 5.重新启动后,terminal运行下面:      $ sudo apt-get

hadoop百度百科:https://baike.baidu.com/item/Hadoop/3526507?fr=aladdin hadoop官网:http://hadoop.apache.org/ 本文结构如下: 安装hadoop前的准备工作 1.1 创建新用户 1.2 更新APT 1.3 安装SSH 1.4 安装Java环境 2.安装和配置hadoop 2.1 hadoop下载 2.2 hadoop为分布式模式配置   3.问题总结 1.安装hadoop前的准备工作 1.1创建hadoop

在Windows下安装Cygwin,通过Cygwin也可在Windows里通过本文的下载步骤下载Android源码. 以下为在Ubuntu下下载Google Android4.4源码的步骤: 1. 安装curl 与 git sudo apt-get install curl sudo apt-get install git-core 2 安装 Repo a) 建立Repo的安装目录.配置环境变量 $ mkdir ~/bin $ PATH=~/bin:$PATH  b) 获取Repo工具 $ cu

1. 安装Ubuntu到虚拟机. 到 Ubuntu 上下载桌面版iso文件,加载到虚拟机,开始安装,傻瓜式操作不用多说.2. 调整屏幕分辨率. 虚拟机软件我是用的virtual box,在工具栏上设备—>安装增强功能.然后在Ubuntu下自动安装后重启即可. 如果不成功,有一种可能是因为VirtualBox和Ubuntu版本问题.3. 关闭自动更新.(1) 打开 系统—系统管理—软件源(2) 取消勾选 自动更新 下的检查是否有更新.4. 安装使用五笔或者拼音 参考:http://wiki.ubu

ESP32学习笔记(一) 环境搭建与下载 作者:Nevel 博客:nevel.cnblogs.com 转载请保留出处 前几天刚入手了ESP32模块,趁着放假有时间,我们先把ESP32的编译环境搭建好   首先,我们把ESP32模块连接上电脑,如果没有ESP32底板的话,则需连接一个usb转ttl模块,接下来我们下载好两个压缩包: Msys32为ESP32的下载工具链和仿真环境,可以从如下网址下载 https://dl.espressif.com/dl/esp32_win32_msys2_envi

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day2 Python版本选取与Anaconda中环境配置与下载 1-查看当前Jupyter的Python版本 开始菜单选Jupyter Notebook打开浏览器中的Jupyter 左上角:new-->terminal-->输入Python 2-py2.py3选取 py2已经渐渐被淘汰.不要用最新版的语言,容易踩坑-->选择py3.5 整理后的教程里说py3.6,3.7都可以,本课程选用py3.5,保持统一吧.

.目前使用CPU即可,先不需要显卡配置 .使用pip3 安装深度学习框架 .要先安装pip3 #sudo apt install python3-pip https://blog.csdn.net/bjzhaoxiao/article/details/81270368 https://blog.csdn.net/fengzhen8023/article/details/829277764.安装tensorflow #sudo pip3 install tensorflow5.安装pytorch

目录: 1.linux的前世今生. 2.企业如何选择linux系统? 3.如何在虚拟机上安装linux系统?搭建学习环境. 1.linux的前世今生. 1).起源:先是贝尔实验室的Unix系统,因为各家对于自己的硬件做了定制的Unix系统,但是硬件太贵,很多人用不起,出于教学目的,芬兰的教授谭邦宁,开发了一款Minix进行教学用途,但是较为简单,后来大学生托瓦兹觉得现在的操作系统太差,想自己弄一个,借鉴于谭邦宁教授的开发基础,接受了其的开发思想,模仿Unix做成了一个类Unix系统,又受自由软件

搭建Ubuntu虚拟机 前言 1. 啰嗦一下 1.1 ubuntu虚拟机的作用 1.2 为什么选择Ubuntu 1.3 工具准备 2. 正式开始 2.1 安装VMware 2.2 创建Ubuntu虚拟机 2.3 安装VMware Tools 2.3.1 VMware Too作用其他错误解决: 2.4 其他常用服务 前言 很久之前就决定要开始写博客了,但是由于各种原因推脱到现在都还没开始. 相信对很多从事开发的程序猿而言,平时都会有做笔记的习惯.我平时在学习一个新知识的时候也会做些笔记,但是在本地