综合上述两个帖子: https://www.cnblogs.com/huadongw/p/6161145.html https://blog.csdn.net/u011587516/article/details/78995186 先把之前安装的xgboost都卸载干净: pip uninstall xgboost 确保电脑里安装了cuda. 然后按照下面的步骤来安装GPU版本的xgboost: $git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgb

1. 下载最新版本火狐Linux版 下载地址:http://firefox.com.cn/download/ 选择火狐Linux64-bit版,下载后文件为:Firefox-latest-x86_64.tar.bz2. 2. 卸载自带的国际版火狐浏览器,打开终端输入 sudo apt-get remove firefox 3. 将下载好的压缩包解压,解压出的文件夹名为firefox,并将其移动到/opt目录下,输入指令: sudo mv firefox /opt 4. 进入目录:/usr/sha

参考文档: http://www.cnblogs.com/odoouse/p/5995603.html https://www.jianshu.com/p/58090215bda8 一.win10 Ubuntu子系统安装 1.启用 '适用于linux的windows子系统' 搜索启动或关闭windows功能 勾选 '适用于linux的windows子系统',按提示重启电脑 2.启用开发人员模式 打开'设置'---'更新和安全'--开发者选项,勾选'开发人员模式',然后就会下载安装开发人员模式程序

安装环境:Ubuntu 16.04lts 64位, gcc5.4 gpu1050ti,cuda8.0,cudnn5.1.10 1. 安装依赖库 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev libboost-all-dev protobuf-compiler sudo apt-get install libatlas-base-dev libgf

1.问题     File "/usr/bin/pip", line 9, in <module> load_entry_point('pip==1.5.4', 'console_scripts', 'pip')() File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pkg_resources.py", line 351, in load_entry_point return get_distribution(dist).lo

系统版本 ubuntu  Kylin 16.04 LTS       安装pip3 安装 Django 总是提示time out,无法安装. 逛了好多论坛终于遭到了解决办法,分享保存: sudo pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 包名(django) 还有其他的解决方案,如修改配置文件 [global]块,的超时时间等

adobe flash player的官方下载页面为:https://get.adobe.com/cn/flashplayer/ 不过近期通过APT方式以及ubuntu的软件中心都安装不了flashplayer,不知道为啥,所以只能通过其他方式安装了.flashplayer提供了4种安装方式: YUM,.tar.gz,RPM和APT.既然适合ubuntu的APT方式下载不了,ubuntu的官方命令行安装命令为dpkg,YUM和RPM都需要单独下载安装后才能使用,所以我选择.tar.gz这种安装方

我的pip经常出问题,我也不知道为啥..今天搞啥啥坏=.= 问题: pip自动安装显示成功,在交互环境下却无法import ==========================踩坑================================= 首先要考虑路径问题.先pip uninstall看看它装到哪里了,然后在python里看sys.path确定是不是真的是能搜索到的.当前pip会把包安装到/usr/local/lib/python2.7/dist-packages然而setuptool

破解版本: 一.下载破解版的navicat  链接:https://pan.baidu.com/s/1ulptSderoG0EbEQpO3Adww提取码:8oc3 二.解压到桌面 在下载压缩文件之后,将文件拖动到ubuntu桌面,双击压缩文件,拖出文件即可 三.运行 进入到解压后的文件夹中 在终端执行命令: ./start_navicat 出现下面的情况,需要安装mono和gecko,点击安装即可(貌似不安装也可以,我安装一半的时候,navicat就能打开了,然后我取消了安装,navicat也能

声明 什么cuDNN之类的安装,应该是毫无难度的,按照官网的教程来即可,除非...像我一样踩了狗屎运.咳咳,这些问题不是本文的关键. 本文的关键是解决pip安装tensorflow gpu版的问题. 安装环境 操作系统:64位的Windows 10 的1709版, 显卡:GTX 1080Ti Python:3.6.5,64位 准废话 在网上查了很多资料,包括tensorflow官网的安装指南,然而总是报错: Could not find a version that satisfies the

add by zhj:直接从第四步开始就可以了,而且安装好MongoDB后会自动启动的,不必自己去执行启动命令 原文:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/ 一. 概述 通过这个教程,我们可以用.deb包在LTS Ubuntu上安装MongoDB社区版.虽然Ubuntu自己也有MongoDB包,但是官方的MongoDB社区版通常要更新一些. 注:平台支持 MongoDB只为64位 LTS Ubuntu

官网配置步骤:https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/#install-docker-ce-1 安装Docker社区版仓库 Update the apt package index: $ sudo apt-get update Install packages to allow apt to use a repository over HTTPS: $ sudo apt-get install \ apt-transport-

这篇文章主要讲在怎样在ubuntu下安装RemixOS pc版(Android x86版本号),下面两种做法的思路都适合安装不论什么版本号的Android x86版本号到ubuntu系统上,仅仅须要改动相应的grub.cfg就能够了. Android x86版本号同意我们在pc笔记本上体验安卓的系统.本次安装的是由技德科技出的RemixOS版本号,是基于安卓5.0开发的桌面化深度定制系统. 官网放出的安装包包括Legacy和EFI版本号.对于我们安装在ubuntu上都无影响,仅仅须要当中的系统文

MongoDB 是一个越来越流行的自由开源的 NoSQL 数据库,它将数据存储在类似 JSON 的灵活文档集中,这与 SQL 数据库中常见的表格形式形成对比. 你很可能发现在现代 Web 应用中使用 MongoDB.它的文档模型使得使用各种编程语言能非常直观地访问和处理它.   mongodb Ubuntu 在本文中,我将介绍两种在 Ubuntu 上安装 MongoDB 的方法. 在基于 Ubuntu 的发行版上安装 MongoDB 使用 Ubuntu 仓库安装 MongoDB.简单但不是最新版

[引言]最近接手了公司的关于虫子识别的项目,使用MXNet框架开发,但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络,可用于对图像中大小不一的物体识别,不是单单识别图中的猫和狗(它们都一般大小),而识别图像中不同种类的虫子(虫子本身小,而且难以区分),在这样的场景下很适合用可变卷积Deformable-ConvNets. MXNet本身灵活,扩展性强,根据 https://github.com/msracver/De

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1   电脑配置及软件说明 1)    

本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1: 一.前期踩过的坑 二.安装成功的流程 [1]拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像 [2]镜像内创建容器,此处一定是nvidia-docker创建 [3]在容器内安装Miniconda [4]使用conda创建python3.7.5的虚拟环境并激活 [5

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN