转载处:https://blog.csdn.net/songfulu/article/details/85310273   版本 开发代号 中译 发布日期 支持结束时间 内核版本 桌面版 服务器版 4.10 Warty Warthog 多疣的疣猪 2004-10-20 2006-04-30 2.6.8 5.04 Hoary Hedgehog 白发的刺猬 2005-04-08 2006-10-31 2.6.10 5.10 Breezy Badger 活泼的獾 2005-10-13 2007-04-

Ubuntu系统自带的版本是2.7.12 安装好python3.6之后,改变一下Python的优先级(需要root权限). 在使用下面这个命令查看电脑里面有几个Python版本 update-alternatives --list python 系统目前默认使用的是Python2,如果想要修改为默认使用Python3,可以使用命令 sudo update-alternatives --config python 上面我将默认修改为了Python3,在使用一次上面的命令可以看到,已经修改成功了.

Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn 原文 https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625 前言 因为之前针对Pytorch,caffe,torch等,装了cuda8.0和对应cudnn5.1,但是最近在装MxNet的时候,发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5,所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn.     安装c

准备 1.ubuntu16.04 64位桌面版 ps:关于系统的下载和安装这里不做介绍,请自行百度,不是介绍重点 2.更改源 图上的几个勾默认是选上的,如果没有选上,选成上图这样(如果修改过勾,点击关闭会让你输入密码,然后选择重新载入,等到载入完毕再点关闭) 建议选择清华大学的源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/,为什么?因为这个源我成功了,其他的源下载后也装不上 开始安装 打开终端:依次执行如下语句                           

卸载旧版本: pip uninstall tensorflow 安装新版本: sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl (备注:我的系统版本是 lcx@lcx-OptiPlex-390:~$ uname -aLinux lcx-OptiPlex-390 4.4.0-98-generic #121

源文件内使用unordered_map时候,例如如下demo #include <unordered_map> void foo(const std::unordered_map<int,int> &) {} int main() { foo({}); } GCC版本大于或者等于4.9,会报如下错误 map2.cpp:7:19: error: converting to ‘const std::unordered_map<int, int>’ from init

1  介绍  Subversion是一个自由,开源的版本控制系统,这个版本库就像一个普通的文件服务器,不同的是,它可以记录每一次文件和目录的修改情况.这样就可 以很方面恢复到以前的版本,并可以查看数据更改细节.目前,Subversion已成为主流的开源代码版本管理软件之一,简称SVN. 2.  安装和服务器搭建     执行下列指令安装  sudo apt-get install subversion 3  创建版本库    3.1先创建目录文件夹 sudo mkdir /home/svn su

  当前最新版CMake为3.9.1.. Ubuntu中更新cmake到最新版本,过程如下: 1. 卸载已经安装的旧版的CMake[非必需] apt-get autoremove cmake 2. 文件下载解压: wget https://cmake.org/files/v3.9/cmake-3.9.1-Linux-x86_64.tar.gz 解压: tar zxvf cmake-3.9.1-Linux-x86_64.tar.gz 查看解压后目录: tree -L 2 cmake-3.9.1-L

Ubuntu16.04作为目前最新版本的ubuntu系统,相信很多人都想在自己的电脑上安装一下,然而系统的安装方法各式各样,u盘法.grub引导法等等,这里我将介绍在win7系统下用easyBCD软件建立引导,然后安装ubuntu的方法,这就不需要制作u盘启动盘那么麻烦,只需配置一些引导文件即可. 一.环境和工具准备 1.win7系统 2.ubuntu16.04系统镜像文件 3.easyBCD 2.2 二.前期准备 1.在网上下载ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso,同时

一.首先编写对应的驱动程序的相关内容:(最简单的hello.c程序) #include<linux/init.h> #include<linux/module.h> MODULE_LICENSE("Dual BSD/GPL"); MODULE_AUTHOR("MDAXIA"); static int __init hello_init(void) { printk(KERN_ALERT "Hello world!\n");

本文转载自:https://blog.csdn.net/pzh11001/article/details/79683133 大家好,我是 (深度学习硬件DIY总群)(719577294)群主:    这篇短文介绍一下怎么从源代码编译安装tensorflow-GPU版本.这个编译安装教程是我本人自己的一个安装总结,首先说明一下我自己在自己电脑上已经成功编译安装了.我的电脑配置如下:CPU:AMD4核未知型号内存:12G DDR2硬盘:两个机械硬盘,一个500G,  另一个150G显卡:GTX750

Ubuntu14.04升级到Ubuntu16.04 1.查看目前版本 lsb_release -a 2.执行更新命令 apt-get update && apt-get dist-upgrade 3.重启系统 reboot 4.进行升级 把 /etc/apt/sources.list下面的14的源改为16的源,用的是阿里的源deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main multiverse restricted universe修改为d

本文转载自:http://blog.csdn.net/qq_28205153/article/details/52203512 Linux可以说是开发者的系统,对于开发者来说,Linux发行版不仅为我们提供了无数强大的开发工具,还能帮助我们从源码上学习操作系统是工作的.而且经常在命令行上工作的我们还能在别人面前耍下酷.Ubuntu是最受欢迎的Linux发行版之一,它的易用性不亚于windows,本教程是关于快速上手Ubuntu的.教程从win7下U盘安装Ubuntu双系统开始,到打造一个满足基本

安装前的准备 UEFI 启动GPT分区 Win10和Ubuntu16.04双系统安装 ubuntu16.04 NVIDIA 驱动安装 ubuntu16.04 NVIDIA CUDA8.0 以及cuDNN安装 注意,在此使用的是CUDA9.0以及cuDnn7.1.4,所以可以参照上面的情况,安装本文使用的版本.不愿意官网下载,可以直接在此下载. 安装Tensorflow ubuntu16.04中的python版本 安装好ubuntu16.04版本之后,系统会自带 python2.7版本,在此想使用

首先,下载好必须要的安装包.为了方便,我已经全部上传在了百度云. - ubuntu16.04系统 链接:http://pan.baidu.com/s/1geU8piz 密码:25mk - cuda8.0,cudnnV5 链接:http://pan.baidu.com/s/1bpN5dtd 密码:igxv - mkl 链接:http://pan.baidu.com/s/1jIC14qy 密码:mqc1 - opencv3.1 链接:http://pan.baidu.com/s/1pLPi4Fh 密

昨天我们买好了硬件,今天我们开始安装caffe了,我本人安装过caffe不下10次,每次都是一大堆问题,后来终于总结了关键要点,就是操作系统. 1. 千万不要用ubuntu17.10来安装, 2. 最好的操作系统是ubuntu16.04 如果用17版本的来安装的话,很多时候会遇到要降级gcc的,降级也是非常麻烦的事,因为降级或升级的时候会需要安装很多其他的东西,无形中会打乱整个系统的安装环境,最后到时候又会遇到其他的问题,所以安装caffe的最重要环节是保持一个干净的适合的系统.   1.安装C

一.前期准备工作 1.成功安装完成VMware14软件: 2.去Ubuntu官网下载Ubuntu16.0.4 LTS 版本的镜像文件. 二.安装步骤 1.打开VMware软件,选择<创建虚拟机>: 2.选择<自定义>,并点击<下一步>: 3.硬件兼容性选择<Workstation14.x>,并点击<下一步>: 4.选择<稍后安装操作系统>,并点击<下一步>: 5.客户机操作系统选择<Linux(L)>,版本选择

1.前言 采用ubuntu16.04在编译实验课程的实例代码simplefs 时,发现编译时报如下错误: 因此需要将ubuntu16.04的内核版本降级为 3.13.0-85-generic 2.修改软件源 2.1 备份源配置文件 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list_bak 2.2 用编辑器打开源配置文件 sudo vim /etc/apt/sources.list 2.3 在文件最后面增加一行并保存 deb http://se

这几天在配置交叉编译ARM开发板的linux内核的过程中碰到了很多问题,其中包括了GCC版本太高等问题,由此我打算安装其他老的版本给我的Ubuntu16.04.实验过程如下: 官网的教程是最牛逼的,先看看官网的安装教程吧:https://gcc.gnu.org/install/ 1.首先查看一下当前我的Ubuntu16.04版本的原装GCC版本: gcc -v #查看gcc的版本 g++ -v #查看g++的版本    如上图所示:GCC的版本是5.4.0(这对我编译某些很早的内核文件的确是太新

参考链接:https://www.jianshu.com/p/63c1f22e1fed Ubuntu中python版本问题: 添加PPA: sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 查看更新和安装更新: sudo apt-get update sudo apt- 更换命令行中的python默认版本 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/pytho

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d