昨晚在 Ubuntu 下试图安装笔记本触控板的驱动的时候,突然 Ubuntu 的图形化界面不见了,尝试了 Ctrl + Alt + F1.F2.F3...无果,又在一些博客的指导下尝试在命令行使用 startx 命令,也以 error 1 结束. 自己看了很多博客后觉得有可能是图形化界面被破坏了,准备重装图形化界面或者重装系统.在询问了多位高人之后,最终在 LHT 偶像的帮助下通过查看日志的方式发现 /etc/X11/xorg.conf.d/50-synaptics.conf 在昨晚有了变动,v

问题背景 笔者在使用U盘UEFI模式安装Ubuntu16.04时,遇到一个问题,即在BIOS里的boot设置U盘为第一启动项之后,启动,并没有顺利进入系统,而是卡在了logo界面.(PS:其实我等了它巨久才发现原来是卡住了,不是加载慢,Ubuntu系统加载蛮快的)问题原因是显卡和Ubuntu16.04闹矛盾了.解决方法 进入U盘启动后,光标选定“install Ubuntu”,按“e”进入编辑页面,找到 quiet splash --- 或者 quiet splash $vt_handoff 将

本文转载自:https://my.oschina.net/u/3837179/blog/1920756 在ubuntu中配置GPU的深度学习环境相较于win问题要多很多,这几天琢磨了一下Ubuntu下的环境配置,参考很多人的博客,也遇到了不少坑,好不容易配置成功了,希望写下来,和大家分享,避免大家走弯路.环境的配置主要是nvidia显卡驱动的安装,在驱动安装的过程中遇到了问题,可以参考博客后面的问题解决方案,主要步骤就是装nvidia驱动,然后是安装cuda和cudnn,这两个一般问题不大.配置

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

安装环境 SSD+HDD双盘,Win10安装在SSD里,HDD分出来60G安装Ubuntu. 自行百度你的主板是否支持UEFI启动方式. Win10 下载Win10安装镜像.烧盘等步骤就不说了,重启后选择U盘启动进入Win10安装界面后,一直到如下步骤 按Shift+F10或者Shift+Fn+F10调出命令提示符窗口, 使用diskpark将ssd和机械硬盘的分区格式都转换为GPT格式 diskpart    #启动分区管理工具list disk    #列出连接到电脑的所有磁盘及其编号sel

在Win10上刚刚装好Ubuntu16.04.3,装了不下于10次,期间出现很多问题,趁着还有记忆,写下这篇教程,里面还有Ubuntu系统的优化与Win10的一些设置. Part 1 制作Ubuntu16.04.3U盘启动 首先在官网下载UBuntu的ISO镜像和Ultraiso软碟通工具,下载完成后,插入U盘,使用Ultraiso把LINUX UBUNTU16.X这个iso文件[写入硬盘影像]到U盘,千万记住备份U盘里面的数据,写入过程中请不要让电脑休眠,以免损坏U盘.写完后会有相应成 功提示

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve

虚拟机安装及ubuntu-16.04.3-desktop-amd64.iso映像文件 搞了大半天才搞清楚装linux的前提是要先安装虚拟机的 先下载虚拟机,在然后创建虚拟机,在虚拟机里面再安装linux系统 这里是自己在安装虚拟机的时候记录的过程 下载虚拟机: 一直点下一步 VMware Workstation 14 Pro永久激活密钥: CG54H-D8D0H-H8DHY-C6X7X-N2KG6 ZC3WK-AFXEK-488JP-A7MQX-XL8YF AC5XK-0ZD4H-088HP-9

本文介绍如何在Ubuntu16.04环境下运用Nomachine进行远程控制. 一. NoMachine介绍 NoMachine是一款基于NX技术进行远程控制的软件,最大的优势是跨平台,简单,可以实现Linux对Windows,Windows对Linux的远程控制,一键安装,简单流畅. Windows下的安装可以参考:https://blog.csdn.net/chenjambo/article/details/80946044 Linux下: 1.从官网下载Nomachine压缩包 2.直接打

前言: 开发环境是64位的ubuntu16.04,交叉工具链是通过sudo apt-get install ....安装的,移植uboot2014.10,但是很奇怪,按照网上的介绍在start.s里面修改了时钟,按道理串口是要有输出的啊,但一连调了半个月,但串口还是没有输出,于是想看看哪里有问题,自己在/board/samsung/smdk2440/smdk2440.c里面添加了串口驱动,最后追查到,在init_sequence函数数组里面执行了四个函数就不执行了,我还以为卡在timer_ini

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6725594.html 安装环境 SSD+HDD双盘,Win10安装在SSD里,HDD分出来60G安装Ubuntu. 自行百度你的主板是否支持UEFI启动方式. Win10 下载Win10安装镜像.烧盘等步骤就不说了,重启后选择U盘启动进入Win10安装界面后,一直到如下步骤 按Shift+F10或者Shift+Fn+F10调出命令提示符窗口, 使用diskpark将ssd和机械硬盘的分区格式都转换为GPT格式

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

ubuntu16.04安装nvidia 1.首先查看自己的pc显卡的型号 ubuntu16.04 查看方法: 查看GPU型号 :lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本: sudo dpkg --list | grep nvidia-* 2.nvidian官网查看自己电脑最新的nvidia 型号 目前,知道3种安装N卡驱动的方法: 1. PPA源:最简便,但未必有最新驱动(亲测可用),或可能遇到问题(风闻). sudo add-apt-repository ppa:

一.环境如下 Ubuntu16.04  +tomcat9+openjdk1.8 二.问题 在tomcat的bin下执行./startup.sh 如下图没有问题 root@bogon:/usr/apache-tomcat-9.0.8/bin# ./startup.sh./catalina.sh: 110: ./catalina.sh: -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom: not foundUsing CATALINA_BASE:   /usr/apac

目前对AR技术的常见理解就是CV(Computer Vision)+CG(Computer Graphic).CV的方法很多,简单些比如FREAK+ICP(ARToolKit中的NFT),复杂些就是SLAM(Magic Leap).CG就没什么好说的,利用CV算法获取到的图形相关信息(比如CG中的模型矩阵.视图矩阵.投影矩阵)进行绘制.从这一点上来说Pokemon GO确实不能算作AR游戏,毕竟人家只是基于LBS的. 从目前来看vision based的AR系统才是主流.但是局限于我个人的见识,

推荐方案三:超级简单 方案一.hls (缺陷:需要花很多时间切片) 1.Distributor ID: Ubuntu  Description: Ubuntu 16.04.3 LTS  Release: 16.04 Codename: xenial 2.Linux 4.4.0-89-generic #112-Ubuntu SMP Mon Jul 31 19:38:41 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux mkdir ~/working 切换到~/wor

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 

虚拟机Ubuntu16.04无法进入图形界面 The system is running in low-graphics mode 安装的虚拟机Ubuntu16.04 64位本可以正常使用,在安装了许多软件包(caffe)后不知哪里配置出现问题,出现The system is running in low-graphics mode错误,尝试多种方法,以下方法适用: 1.Ctrl+ALT+F1 进入控制台 2.输入用户名和密码进入系统 3.输入以下命令: cd /etc/X11 sudo cp 

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,

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