http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的

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

Ubuntu 深度炼丹环境配置 深度炼丹最麻烦的就是环境配置了,下面过程记录了本人进行深度炼丹环境的配置. 首先是安装图形显卡驱动,按如下指令进行即可 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install nvidia-396 这样便可以安装完图形显卡驱动. 紧接着就是安装CUDA,这是一个比较麻烦的工作.首先是从官网上下载最新的

deepin是一个精致优美的系统.最近因为工作需要在deepin上配置深度学习环境,话不多说,接下来记录下整个的配置过程. ×××本篇文章适合对深度学习环境配置有一定了解且对deepin系统感兴趣的同伴阅读.××× 1.安装显卡驱动.deepin自带的[显卡驱动管理器]即可图形化的完成NVIDIA的闭源显卡驱动. 2.安装anaconda.现今较为主流的深度学习框架(如tensorflow,pytorch,caffe等)均提供了python接口,使用anaconda可以较为便捷快速的配置深度学习

下载Centos 7安装镜像,制作启动优盘. Install CentOS 7 安装CentOS 7. 第一步,配置日期.语言和键盘. 第二步,选择-系统-安装位置,进入磁盘分区界面.选择-其它存储选项-分区-我要配置分区,点左上角的"完成",进入下面的界面: 1234 # swap #交换分区,一般设置为内存的2倍# / #剩余所有空间# 挂载点:swap, 期望容量:2048 点左上角的"完成",接受更改. 第三步,在这步中,你可以通过选择列表中安全配置来设置你

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n

平时不怎么写博客,这次是因为环境的配置花费了我大概一个星期的时间.所以简单的记录一下搭建的整个过程,其中有些部分我直接推荐别人的博客的基本教程,都是我亲自尝试过成功的.同时,也希望这篇博客可以帮到您. (一)VMware Wokestation Pro15安装CENTOS7和Ubuntu版本Linux系统 (1)Ubuntu16.04LTS的安装(强烈推荐) 这里我使用的是Ubuntu16.4版本,基本步骤按照这个教程来就可以https://blog.csdn.net/wang_624/arti

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

深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN:Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考 Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情 1．安装N

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

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 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-384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的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

本文主要说明如何在Ubuntu下配置PHP开发环境LAMP.   Ubuntu 搭建 php 环境   所谓LAMP:Linux,Apache,Mysql,PHP   安装 Apache2:(注意可以先用:apt-cache show package 获取包的相关信息,如说明.大小.版本等 )   sudo apt-get install apache2   安装PHP模块:   sudo apt-get install php5   安装Mysql   sudo apt-get install

接下来是搭建个人学习环境,之前的随笔介绍了个人的网络配置,简单记录一下. 1. 安装apache: apt-get install apache2 2.  安装php5:apt-get install php5    php相关模块: apt-get install php5-cli libapache2-mod-php5 php5-mysql php5-gd php5-imap php5-fpm php5-ldap php5-mcrypt php5-odbc php5-xmlrpc php5-

1.      java环境 安装 安装jdk7,根据自己的操作系统选择32位或64位安装. 配置 安装后需要配置环境变量,如下所示: 配置classpath,如下: 并在path中添加java6安装目录中的bin目录路径,如下所示: 检验是否安装成功,cmd进入命令行模式,输入java,出现如下画面表示安装java完成: 2.    web容器 安装 本教程开发环境使用tomcat7,“开发工具”目录提供了apache-tomcat-7.0.52.zip. 解压安装包到自己的电脑上,建议不要解

isc-dhcp-server 动态主机配置协议是一个局域网的网络协议.指的是由服务器控制一段IP地址范围,客户机登录服务器时就可以自动获得服务器分配的IP地址和子网掩码.首先, DHCP服务器必须是一台安装有Windows 2000 Server/Advanced Server系统的计算机:其次,担任DHCP服务器的计算机需要安装TCP/IP协议,并为其设置静态IP地址.子网掩码.默认网关等内容.默认情况下, DHCP作为Windows 2000 Server的一个服务组件不会被系统自动安装,

为了开发环境纯净,应该首先创建虚拟环境 mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称 如,mkvirtualenv -p python3 ai 但是有的童鞋会卡在这一步,会报一个这样的错误: OSError: Command /home/python/.virtualenvs/ai/bin/python3 - setuptools pkg_resources pip wheel failed with error code 2 这是因为virtualenv虚拟环境----pip多

0.前言 在说Manjaro之前,要先说一下Linux发行版.对于各大发行版而言,内核只有版本的差异,最重要的区别就是包管理系统.常见的包管理系统包括:Pacman,Apt , Yum和Portage.在学习Linux的过程中,和大数人一样,一开始接触的是Ubuntu.之后是Ubuntu的衍生版Elementary OS和Xubuntu.放弃Ubuntu的原因有很多,其一是Ubuntu并不友好,侧边栏在软件过多时一点都不好用,其二是Ubuntu没有桌面图标,设置比较繁琐.但是真正让我开始考虑其他

因为最近要用需要去实现项目中的一个功能,比较好的做法就是在http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1linux中实现.所以最近就将自己的代码全部迁移到linux中了,其中遇到了不少问题,拿出来与大家分享一下,希望会对大家有所帮助. 首先说一下配置lamp环境吧.lamp的环境大家都知道就是linux,apache(服务器还可以是nginx),mysql(mongodb),php组成的一个用户编写php代码的环境.linux就不用说了,可以是在电脑上安装一个

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

三年前写过一篇,但是环境和三年前比已经发生了比较大的变化,于是重新写一篇,自己以后再次配置也比较方便.我个人而言并没有觉得centos比ubuntu好用多少,所以继续选用ubuntu. 一.硬盘分区    阿里云的服务器硬盘都是没有分区和格式化的,首先我们要进行硬盘的分区,以下部分内容截图摘自http://www.2cto.com/os/201307/230993.html:  第一步是创建一个分区 输入命令 # fdisk /dev/xvdb  根据提示可输入 m 查看帮助,而后跟随输入n