特别注意,在进行升级前,请做好重要数据备份工作,防止升级失败或者其他奇怪原因,导致数据丢失或损坏 sudo vim /etc/apt/sources.list 将 http://archive.ubuntu.com和http://security.ubuntu.com替换成http://mirrors.tools.huawei.com. $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo apt-get dist-upgrade 在进行接下来的

1.更新资源 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo apt dist-upgrade 2.安装update-manager-core $ sudo apt-get install  update-manager-core 3.更新16.04到18.04 $ sudo do-release-upgrade 执行上一步命令后,会自动升级系统. 4.清理无用的安装包 $ sudo apt-get remove 原文:https://bl

升级过程:   直接do-release-update 就可以直接从16.04更新到18.04了. 中间会提升更新一些配置文件, 我大部分都选择了N. 然后就成功升级到18.04了, 显卡驱动什么的都没有问题!!!   以下记录之后可能会碰到的坑:   DNS错误:   上网的时候出现了dns错误.   可能的原因:   新版本的ubuntu,dns配置文件 /etc/resolv.conf 应该指向 /run/resolvconf/resolv.conf 在更新时配置文件时出错了.   解决方

问题描述:我在ubuntu18.04下执行以下命令安装mysql时遇到了mysqlworkbench无法连接root用户的问题.ubuntu18.04下默认安装mysql时是5.7版本的,但是5.7版本支持的ubuntu系统最高版本为17.04,mysql8.0版本支持ubuntu18.04. sudo apt install mysql-server 解决方案如下:Ubuntu18.04安装MySQL8.0

本文写的比较简单,期间遇到的一些小麻烦,自己不认为成为阻碍,所以没有详细写. 如有疑问可以联系QQ:2922530320 Pycharm Pycharm使用Anaconda Pycharm 在新建项目的时候可以指定Conda环境,前提是已经安装了Conda. 如果创建项目的时候没有指定conda环境: Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的pyt

0 准备工作. 0.0 系统环境:Ubuntu18.04.1 amd64. 0.1 安装必要软件包 1 sudo apt install build-essential bison flex libssl-dev libelf-dev 1 下载内核源码,构建源码树 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 sudo apt install linux-source-4.15.0 -y   cd /usr/src/linux-source-4.15.0/ sudo tar xf lin

本文在Win10系统中使用VMWare Workstation Pro 15.1.0虚拟机安装Ubuntu-18.04.2-desktop-amd64.iso系统,同时安装VMWare Tools(实现ubuntu界面与win10系统桌面之间的文件拷贝). 一.前提 二.相关下载 三.安装虚拟机(VMWare Workstation Pro 15.1.0) 四.新建虚拟机.安装镜像文件 五.安装VMWare Tools-解决以下问题 一.前提 1.win10 X64 2.虚拟机 VMWare W

目录 Fabric开发环境搭建 更新说明 教程环境及软件版本 Docker 安装Docker 配置用户组 配置Aliyun Docker加速器 安装docker-compose Go 下载源码 安装源码 Node.js && NPM Node.js源码安装 安装Python 安装Fabric范例.源码和Docker镜像 总结 Fabric开发环境搭建 Author:ljo0412@live.com 更新说明 在根据Fabric手册进行学习的过程中,遇到了一个严重的问题,导致无法向下继续,总

PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段

我的电脑系统是win10,内存8g如下 一开始是装的Ubuntu18.04.2LTS, gitlab-ce_12.1.3-ce.0_amd64.deb,每次能够安装成功,但是修改完ip后,运行gitlab-ctl reconfigure,就会卡死在systemctl restart gitlab-runsvdir:试了很多遍都不行,我怀疑是内存小于等于8G的问题,所以最后只能选择装Ubuntu16.04, gitlab-ce_12.0.4-ce.0_amd64.deb GitLab 官方安装步骤

由于最近要在OpenCV3中使用SIFT和SURF特征提取,而自从OpenCV2升级到OpenCV3版本后,SIFT.SURF等这些算法都被移出opencv默认项目库,而被放到叫opencv_contrib的项目库.因此需要手动下载opencv和opencv_contrib的源码,然后将两个源码放在一起手动编译安装. 由于我的电脑是VMware虚拟机跑的ubuntu18.04,并且ubuntu18.04中安装了ROS-melodic,而ROS-melodic装完后默认就把opencv-3.2.0

因为实验室服务器资源有限,我被分配的服务器经常变化,但是常常就分到连显卡驱动以及cuda都没有装的服务器,真的很头疼,我已经配了四五台了,特此记录一下,以便以后直接照版本安装. Install nvidia driver 我的服务器配置是ubuntu18.04,显卡是1080Ti. 给ubuntu添加驱动的源: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt upgrade 查看设备型号得到推荐安

Ubuntu18.04发行已经有一段时间了,正好最近Tensorflow也发布了1.8版本,于是决定两个一起装上,以下是安装总结,大致可 以分为5个步骤 确认当前软件和硬件环境.版本 更新显卡驱动,软件版本准备 CUDA 9.0 ToolKit安装 cuDNN7.1.3 for CUDA9.0安装 TensorFlow GPU 安装 Test it! 1.确认硬件软件环境.版本 系统版本,Ubuntu18.04 自然没什么好说的, 使用指令sudo lsb_release -a ,得到以下输出结

OpenCV4.4.0 安装测试 Installation & Examination (Ubuntu18.04, Ubuntu 20.04) 单纯简单的 OpenCV 安装配置方法,在这个地方已经踩过好几次坑了,这次是基于 WSL 平台,Ubuntu 20.04 进行的安装,但是其中遇到的问题基本上已经足够用于 Linux 系统的各种意外了 下载 dependencies 安装 OpenCV4.4 需要一些准备工作(不包含 python),首先要做的是下载它的一些 dependency(来自

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1:使用Cmake编译opencv源码 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUD

博主装Ubuntu18.04主要是为了用于跑深度学习,所以我们先来搞搞gcc环境 第一步:安装多版本gcc.g++可切换 sudo apt-get install gcc-4.8 gcc-4.8-multilib sudo apt-get install g++-4.8 g++-4.8-multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib 切换版本命令 sudo update-altern

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

virtual box 6.0 扩容原有磁盘空间 ubuntu18.04 1虚拟介质管理 1.1点击菜单 1.2 修改磁罗容量大小(需要关闭虚拟机),点击应用 2使用ubuntu安装镜像将新加容量添加到原有磁盘上 2.1将ubuntu镜像加载到cd上 2.2启动ubuntu系统并选择try Ubuntu, 这一步走可能会直接进入一个新的ubuntu系统,相当于自动选择了try ubuntu,直接跳过即可. 2.3进入菜单,选择系统自带工具gpartd扩容磁盘 2.4resize磁盘大小 在这里会

Ubuntu18.04安装OpenCV4.1.0 1.首先要安装依赖 sudo apt-get install build-essential \ cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev \ python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-d

目录 前言 编译工具CMake C++标准库安装 下载OpenFace代码 OpenCV安装 luarocks-Lua 包管理器,提供一个命令行的方式来管理 Lua 包依赖.安装第三方 Lua 包等功能 安装 TORCH-科学计算框架,支持机器学习算法 安装依赖的 LUA库 编译OpenFace代码 下载预训练后的数据 调用Demo测试 前言 Ubuntu18.04+CUDA9.0+cuDNN7.1.3 详细安装教程请参照:https://blog.csdn.net/ctwy291314/art