1.下载SDK Tools for Linux,地址:http://developer.android.com/sdk/index.html 2.解压,将 android-sdk-linux 文件夹放于某个目录下(我的目录为-/android-sdk-linux) 3.看看android-sdk-linux文件夹下是否有platform-tools文件夹,按android-sdk-linux文件夹下的SDK Readme.txt操作:也可省略前2步,只下载和使用platform-tools,下载

Ubuntu安装特定版本安装包可以用aptitude,aptitude是apt-get的高级版,使用起来更强大. aptitude install package=version 比如我要安装2.6.18版本的puppet,可以用下面的命令: aptitude install puppet=2.6.18

有时候我们可能会遇到要同时安装两个ns版本的问题,比如我研究wimax/802.16,因为协议太复杂,用的是长庚大学和nist的wimax补丁.长庚大学的wimax补丁是在ns2.29下开发的,nist的wimax补丁虽说可以在多个ns版本上使用,但是在ns2.31上移植最简单.因此如果能够两个版本同时使用当然最好,事实上这也是可以实现的. 我们用./install安装好后,没有设置环境变量在终端上是不能使用ns命令的,除非你在ns-2~/文件夹下.呵呵,其实这样已经告诉我们一种解决两个版本同时

. 果断换Ubuntu了, Ubuntu的截图效果不好, 不能设置阴影 ... 作者 : 万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/20855541. . Android Studio 相关博客 : -- Ubuntu 下 Android Studio 开发工具使用详解 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/20855541 ; -- Ubuntu

https://cloud.tencent.com/info/2b70340c72d893c30f5e124e89c346cd.html 安装Ubuntu系统安装步骤略过 拓扑连接: 一.安装前准备工作 1.修改主机名:将主机名更改为上图中对应的主机名. [root@localhost ~]# vim /etc/hostname 2.更新主机上的hosts文件,将主机名与如下IP进行解析. 192.168.100.128 ceph-node1 192.168.100.129 ceph-node2

方法: 在ubuntu终端: # make clean   //有Makefile文件的情况 # rm Makefile *.pro.user # qmake  //有多个qt版本,最好指定qmake路径 //qtcreator *.pro 运行程序,该步可不用

Ubuntu 14.04.1 LTS上默认的scala版本是2.9的,而最新版本的spark-1.3需要最低版本的scala版本为2.10.x,先使用apt-get remove scala将机器上的老版本scala清除干净.在这个位置下载 http://www.scala-lang.org/download/2.10.5.html scala, 现在好后,解压, 最后编辑~/.bashrc,设置如下环境变量: export PATH=/home/zhangchao3/spark-evn/sca

服务器ubuntu14.04安装ns3.29中,显示gcc版本过低 使用apt-get安装失败,ubuntu14.04默认安装gcc4.8.4,无法下载更高级的gcc版本 先找到资料1,脚本尝试了,下载不了gcc-6 再尝试源码安装gcc,找到资料2,手动安装gcc的依赖包和gcc,发现其中的mpfr包的博客中的版本下载不到,新版本尝试下,对之后的步骤有影响导致最后一个依赖包下载失败,不过这个博客中有gcc各种版本的下载源比较有用,在此贴出:下载源1(使用过),下载源2 最后找到一个博客,里面有

看到了不错的教程,亲测有效. https://www.cnblogs.com/huozf/p/9304396.html

这边记录ubuntu安装过程,首先是官网文档 If you haven’t already done so, log into your Ubuntu instance. Open a terminal window. Add the new gpg key. $ apt-key adv --keyserver hkp://pgp.mit.edu:80 --recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D Open the /etc/apt/s

step1: 下载安装源码 https://github.com/akopytov/sysbench (git clone https://github.com/akopytov/sysbench.git) 如果想安装特定版本的sysbench, git checkout branch-you-want-install eg:安装sysbench 0.5, git checkout 0.5, 执行完后可以通过git status 或者git branch查看是否成功的切入希望安装的分支 step

基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(一):安装Python3-pip和Django 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(二):Apache安装和配置 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(三):设置上传文件夹权限(这里测试用完全共享) 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(四):安装MySQL数据库 基于Ubuntu Serv

基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(一):安装Python3-pip和Django 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(二):Apache安装和配置 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(三):设置上传文件夹权限(这里测试用完全共享) 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(四):安装MySQL数据库 基于Ubuntu Serv

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近期开始学习基于Linux平台的Django开发,想配置一台可以发布的服务器,经过近一个月的努力,终于掌握了基于Apache和mod-wsgi插件的部署模式,自己也写了一个教程,一是让自己有个记录,二是希望对同样需要的朋友有一个帮助. 目录: 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(一):安装Python3-pip和Django 基于Ubuntu Server 16.04 LTS版本安装和部署Django之(二):Apache安装和配置 基于Ubuntu

Docker介绍 Docker是一个开源的容器引擎,它有助于更快地交付产品.Docker可将应用程序和基础设施层隔离,并且将基础设施当作程序一样进行管理.使用Docker,可以更快地打包,测试以及部署应用程序,并可以缩短从编程到部署运行代码的周期. Docker架构 Docker daemon 守护进程,运行在宿主机(DOCKER_HOST)的后台进程,可通过Docker客户端与之通信. Client Docker客户端时Docker的用户界面,可以接受用户命令和配置标识,并且Docker da

Django1.0版本和2.0版本的差异较大,这里jacky更常用的Django的1.9.8的版本,本小节jacky将给大家分享如何用Pycharm创建1.9.8版本的项目 (一)使用Pycharm配置django 这里我们必须安装Pycharm的专业版,具体如何安装大家自行百度 第1步:找到上次课我们安装的python虚拟环境路径,不了解的参见上一次分享 第2步:选择虚拟环境的python.exe路径(windows版本,Mac版本大同小异) 第3步:创建django项目 在案例中,虚拟环境我

如下图 想要安装特定版本的torchvision,然后conda search torchvision,能够列出conda云上所有的安装包 然后,安装包的时候,conda install 包名=版本就可,如上图 安装包的结果如下 没毛病

在搜索引擎搜索Ubuntu安装微信,最多的结果是通过deepin安装 但是里面使用的deepin-for-ubuntu 安装之后微信扫码会提示版本过低 直接安装deepin.com.wechat_2.6.8.65deepin0_i386.deb版的微信,会提示以来的deepin-for-ubuntu版本低 解决方式是使用wine直接安装微信 现有的搜索结果很多提示 sudo apt-key add Release.key 后面会报错类似于Ubuntu:NO_PUBKEY(找不到公钥) 解决方式是

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non