1. 创建pip.conf文件 cd ~/.pip 如果提示目录不存在的话,我们要自行创建一个,再进入目录 mkdir ~/.pip cd ~/.pip 在.pip目录下创建一个pip.conf文件 touch pip.conf 文件就创建好了(当然如果你已经有这个文件了这步可以跳过). 2. 编辑pip.conf文件 sudo gedit ~/.pip/pip.conf 打开pip.conf文件窗口,将以下内容复制到文件中: [global] index-url = http://pypi.d

安装Ubuntu 18.04后,使用国外源太慢了,修改为国内源会快很多. 修改阿里源为Ubuntu 18.04默认的源 备份/etc/apt/sources.list #备份 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 在/etc/apt/sources.list文件前面添加如下条目 #添加阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe m

安装Ubuntu 18.04后,使用国外源太慢了,修改为国内源会快很多. 修改阿里源为Ubuntu 18.04默认的源 备份/etc/apt/sources.list 备份 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 在/etc/apt/sources.list文件前面添加如下条目 添加阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe mul

总结一下我从Ubuntu 18.04下编译成功AOSP的过程,以及遇到的坑 我的电脑配置: OS: Ubuntu 18.04 bionic Kernel: x86_64 Linux 4.18.0-17-generic CPU: Intel Core i5-8250U(4核8线程) RAM: 8G 步骤1: 某些步骤可以先跳过,后面再设置 如果你的电脑也是8G内存(16G可以跳过这个步骤),就需要设置交换空间,否则到后面会出现内存不足的情况,参考:如何在Ubuntu 16.04上增加Swap分区

步骤如下: Step1:备份/etc/apt/sources.list sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak Step2:在/etc/apt/sources.list文件前面添加如下条目 添加阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ub

使用apt-get安装时,会很慢,更换了国内的源后,就可以解决这个问题了. 1. 备份sources.list文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 2. 打开sources.list文件 sudo gedit /etc/apt/sources.list 3. 删除原内容,添加下列内容 #清华源 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main r

1.备份/etc/apt/sources.list #备份 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 2.在/etc/apt/sources.list文件前面添加如下条目 #添加阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-s

更新和升级 在我们进入安装过程之前,你应该更新和升级Ubuntu.打开终端窗口,发出以下命令: sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade 注意:如果内核升级,则必须重新启动服务器. 因此,请确保在重新启动可接受时运行update / upgrade命令. 依赖安装 有一些依赖项需要安装. 好消息是它们都可以通过一个命令安装: sudo apt install git python3-pip build-essential wget python3-dev p

1.备份 sudo cp /etc/apt/source.list /etc/apa/source.list.bak 2.编辑 sudo vim /etc/apt/source.list 3.修改内容 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted uni

一.简介: Pip是一个软件包管理系统,它简化了用Python编写的软件包(如Python包索引(PyPI)中的软件包)的安装和管理. 在Ubuntu 18.04上缺省没有安装Pip,但安装非常简单. 在本教程中,我们将向您展示如何在Ubuntu 18.04上安装Python Pip,并介绍如何使用pip安装和管理Python包的基础知识. 安装Pip 根据您的偏好和需求,在Ubuntu 18.04上安装pip有几种不同的方法. 在本指南中,我们将使用apt包管理器为Python 2 pip和P

国内有很多Ubuntu的镜像源,包括阿里的.网易的,还有很多教育网的源,比如:清华源.中科大源. 我们这里以中科大的源为例讲解如何修改Ubuntu 18.04里面默认的源. 可以进入这个链接进行下载:https://mirrors.ustc.edu.cn/repogen/ 编辑/etc/apt/sources.list文件, 在文件最前面添加以下条目(操作前请做好相应备份): deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic main restrict

虽然Ubuntu 18.04可以通过apt安装caffe,但是为了使用最新的代码,还是值得从源码安装一遍的. 安装环境 OS: Ubuntu 18.04 64 bit 显卡: NVidia GTX 1080 CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Python: 3.6 任务:从源码编译安装caffe 安装OpenCV 参考[笔记] Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程,安装OpenCV. 安装依赖 $ apt install -y libprotobuf-dev l

标准常规安装方法安装的OpenCV版本比较低,想尝鲜使用4.0版本,只好源码安装. 安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 CUDA:10.0 cnDNN:7.4 cmake: 3.10.2 任务:源码编译安装OpenCV 4.0 安装依赖 $ sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk2.0-dev libopenexr-dev $ sudo apt ins

一.Ubuntu 18.04 国内的 apt 源 1. 阿里源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-up

Ubuntu 18.04.4 LTS 更换国内系统源 1.1) 好习惯先做备份在干活: mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 1.2) 查看ubuntu版本: lsb_release -c | grep -o "\s.*" bionic 1.3) 阿里云的源(将下列内容复制/etc/apt/sources.list) vim /etc/apt/sources.list *** 注意将$SYS_VERSION替换为上一步中获

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

ubuntu 18.04 搭建flask服务器(大合集) Ubuntu python flask 服务器 本次使用的Ubuntu版本为:Ubuntu 18.04.5 LTS (GNU/Linux 4.15.0-112-generic x86_64) 本文档基于aliyun服务器上部署个人站步骤建立,全为个人实操,请参考自己项目使用,因为aliyun服务器中的Ubuntu镜像默认使用的就是阿里源,所以我不需要进行换源操作(推荐换为国内源软件下载速度快) 因为服务器上使用的是root账户,所以部分命

之前个人笔记本装的是 Linux Mint,用了一段时间但是体验不佳,所以打算换成 Ubuntu .作为一个 Linux 小白,当时配置一些软件环境费了不少时间.这次打算简单记录下,和大家分享一下我的踩坑记录. 安装 Ubuntu 18.04 LTS 截止发文前,Ubuntu 18.04 LTS 是官方目前最新长期支持的版本.其安装非常简单,整个过程只用到如下几项工具,请提前准备好. Ubuntu 18.04 LTS 镜像 镜像刻录工具 Etcher 一个存储容量 4G 以上的 U 盘 简单讲一

狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装.比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了.由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了. 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都支持安装 cuda).然后确定自己要安装的是什么版本的 TensorFlow,因为不同的版本对 cuda 和 cudnn 的版本要求不一样.具体可以参考此链接:https://tensorflow.g

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE