带有相应Linux内核版本的Ubuntu版本列表 https://www.helplib.com/ubuntu/article_155943   问题: 是否有带有默认对应的Linux内核版本的Ubuntu版本列表? 我想知道仍然使用Linux内核 2. x.的最新版本的Ubuntu 回答 1: 复制代码 4.10 Warty Warthog 2.6.8 5.04 Hoary Hedgehog 2.6.10 5.10 Breezy Badger 2.6.12 6.06 Dapper Drake

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

写在前面:本博客为本人原创,转载请注明出处!同时,本博客严禁任何下载站随意抓取!!! 本博客唯一合法URL: 总体考虑 要去写设备驱动程序,说白了就三大步骤:下载内核源码构建内核源码树(也就是下载你的目的内核并解压就行了).编译内核(这样才能让操作系统感知自己写的驱动程序).写代码(编写内核程序并编译测试).这三步哪一步都很艰难. 我是在自己笔记本上用虚拟机VMware装的ubuntu操作系统,相比于装双系统有一大缺点和一大优点,优点是将编译好的新内核装入操作系统时不用担心系统崩溃,缺点是装虚拟

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

写这篇文章一是为了对遇到同样问题的人提供一个参考,二来也是为了自己便于总结和查阅.希望大神勿喷. 好了,废话不多说了,转入正题. 前几天给自己的电脑装了个Ubuntu16.04LTS,自己顺手就把里边的软件什么的升级了一下.不知怎么地把内核升级到了4.8.0-26-generic,然后电脑就USB老出毛病(在开机之前插上优盘的话可以读出优盘,开机后插上就没反应,但USB可以有电).耳机也不能用了,喇叭也没声音.自己也不懂怎么回事,就各种百度,Google.网上好多人说是内核和硬件不兼容,一般把显

tips:我自己就是Dell的A卡电脑,用16.04桌面感觉不如fedora流畅,后来手动升级到4.6.2内核,发现可以和fedora与windows一般桌面操作流畅度. 我试过了4.7的开发版内核,会有一些报错,稳定版还没有放出,所以推荐使用最新的稳定版4.6.2内核,非常流畅. Linux kernel 4.6新特性 对 GTX 900 系列显卡的开源支持 更加节能的 AHCI 电源管理支持 对 DELL 笔记本电脑支持的改进 32 位 Linux 应用程序更好的安全性 各种开源 AMD 显

一.背景 今天开机输入密码后,Ubuntu就卡在左下角有“Ubuntu 16.04 LTS”字样的那个界面,鼠标可以移动,但无法进入桌面.考虑到这个问题可能是因为ubuntu的自动更新造成的,于是重新启动,在启动界面选择“ubuntu 高级选项”后,发现有两个内核,并且系统默认从新内核启动,选择旧内核启动后顺利进入桌面.其实可以选择更改内核启动顺序来解决这个问题,但我选择直接删除新内核.该方法同样适用于卸载系统中无用的旧内核. 二.步骤 1.查看系统当前的内核版本 $ uname -a 2.查看

我的机器是CUDA16.04的,之前装过CUDA10.0,因为一些原因,现在需要安转CUDA9.0. 1.首先https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal 下载run版本的(如果之前没装过CUDA,可以下载deb版

不多说,直接上干货! 推荐 全网最详细的基于Ubuntu14.04/16.04 + Anaconda2 / Anaconda3 + Python2.7/3.4/3.5/3.6安装Tensorflow详细步骤(图文)(博主推荐) 其实啊,不难.对于Ubuntu而言,大家都知道,系统自带就已经有了python(蟒蛇). 输入以下命令安装pip sudo apt-get install python-pip python-dev zhouls@zhouls-virtual-machine:~$ sud

其实就是一条Linux命令,如下: sudo update-alternatives --config php 会出现下面选项: There are choices for the alternative php (providing /usr/bin/php). Selection Path Priority Status ------------------------------------------------------------ * /usr/bin/php7. auto mod

问题: 进入内核后,发现make menuconfig 出错,而且在在网上找到的一些安装包,安装结束后,发现make menuconfig后的图形界面虽然出来了,但是图形界面里的内容没有出来! 解决方案: 把下面这么多包安装上去,就能解决上述问题. sudo apt-get install gcc kernel-package libc6-dev tk8.6 libncurses5-dev fakeroot bin86 libssl-dev build-essential sudo apt-ge

不多说,直接上干货! 推荐 全网最详细的基于Ubuntu14.04/16.04 + Anaconda2 / Anaconda3 + Python2.7/3.4/3.5/3.6安装Tensorflow详细步骤(图文)(博主推荐) 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/ 

http://blog.csdn.net/beijiu5854/article/details/77897767

wget https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py && python get-pip.py pip install --upgrade setuptools==30.1.0 pip install ansible==2.7.5 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

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

我从来不想在琐事上花功夫.就拿装系统来说,我感觉拿过来一个完全陌生的项目源码,看起来,都比装系统爽.我属于典型的逻辑思考男.喜欢畅游程序的海洋. 一直windows跑深度学习和tensorflow,有些项目源码是linux下的,不得已,需要安装linux系统. 初始选择的是ubuntu16.04,但是由于对双显示屏幕起的酷爱,最终又换成了ubuntu18.04,显示效果相较于ubuntu16.04高了n个层次.因为对集成显卡intel 630显卡的支持是在linux 14.5内核版本以后.而ub

安装环境及硬件信息 Ubuntu16.04 LTS 内核版本:4.4.0 显卡:Nvidia GeForce GTX 1060 安装过程 一.首先要下载好显卡驱动程序,官方网址:http://www.nvidia.cn/page/home.html 我使用的版本是 NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run 二.卸载掉旧版本的英伟达显卡驱动,打开terminal: sudo apt-get purge nvidia* 三.禁用系统自带的 nouveau 驱动: 创建一个配置文件

目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo

软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0,Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0.如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了. 软件下载地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN:https://deve

如果你已经安装好go等工具.git及checkout相关代及下载相关镜像,您只需下面5步就能up e2e_cli~/go/src/github.com/hyperledger/fabric$ sudo chmod 777 release~/go/src/github.com/hyperledger/fabric$ sudo chmod 777 examples/e2e_cli~/go/src/github.com/hyperledger/fabric$ sudo chmod 777 exampl

前提:一般用户安装都命令前都需要sudo ,或者在root用户下 1.Ubuntu 16.04 安装PyCharm Ubuntu 16.04 安装PyCharm 本文通过第三方源安装PyCharm,好处是升级方便. 添加源:    $ sudo add-apt-repository ppa:mystic-mirage/pycharm 安装收费的专业版:    $ sudo apt-get update    $ sudo apt-get install pycharm 专业版激活:https:/