ubuntu 转载 2016年10月12日 :: 标签:ubuntu /g++ /gcc [html] view plain copy sudo dpkg -l g++ 最近在学C++primer ,里面很多是C++,所以想决定更新一下gcc/g++的版本. 查看g++版本的命令是: 更新g++/gcc版本命令是: [cpp] view plain copy sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get upda

一.必备工作 1.安装依赖库 sudo apt--dev libesd0-dev git-core gnupg flex bison gperf build-essential zip curl zlib1g-dev gcc-multilib g++-multilib libc6-dev-i386 lib32ncurses5-dev x11proto-core-dev libx11-dev lib32z-dev ccache libgl1-mesa-dev libxml2-utils xsltp

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%

系统:ubuntu16.04.1 软件:Virtualbox-5.1 编译器:GCC 4.7.4 在如上环境下安装Vbx5.1提示我在终端执行/sbin/vboxconfig命令 照做 出现如下error vboxdrv.sh: Building VirtualBox kernel modules. vboxdrv.sh: failed: Look at /var/log/vbox-install.log to find out what went wrong. There were probl

1.首先安装Ubuntu16.04系统. 2.安装显卡驱动 在官网上下载最新的NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run驱动.然后 Ctrl+Alt+F1进入控制台,输入 sudo service lightdm stop sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run 安装驱动的时候会冒出一个 The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to

  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

1. 从github上下载最新的hosts文件:https://serve.netsh.org/pub/ipv4-hosts/ ubuntu16.04: 第二步:Ctrl+Alt+T 打开ubuntu的命令终端,输入命令: sudo gedit /etc/hosts,输入密码. 第三步:将刚才在github上复制的hosts文件的内容拷贝到# The following lines are desirable for IPv6 capable hosts之前,保存退出. 第四步:在命令终端输入:

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会

打算安装一个LXC linux容器管理的软件来分配使用资源并配置不同的编程环境,这样就方便大家的使用,步骤如下(宿主机的环境都搭建好了,对应显卡的驱动等): 参考网站: 简单入门和相关指令总结:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1312_caojh_linuxlxc/index.html Linux 容器的资源管理方法:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1404_caojh_lxc/ 其他

原文地址:https://www.jianshu.com/p/842e36a8255c UEFI 模式下win10安装ubuntu16.04双系统教程 - baobei0112的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996570 游匣7559无法安装linux,怎么解决? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/48422163?sort=created Dell i7559

系统:Ubuntu16.04.02(优麒麟) 安装库文件和JDK 使用cd 命令,进入解压出来的“Android_JDK” -->“jdk6”文件夹,运行脚本文件 “install-sun-java6.sh”. 进入解压出来的文件夹“Android_JDK”中运行脚本“install-devel-packages.sh”,安 装库文件.在Ubuntu 命令行中,执行命令“./install-devel-packages.sh”. 解决:先删掉有问题的,最后安装它. apt-get install

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");

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

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

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,

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/

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 

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8086230.html 环境: 系统:ubuntu 16.04 cpu:i5 gpu:gt920m memory:8g disk:SSD 256g 1．安装显卡驱动 首先需要保证电脑有满足cuda要求的显卡,ubuntu一般安装完成后都会使用集成显卡,独立显卡并没有充分利用. ubuntu安装NVIDIA驱动还涉及到和原有驱动的冲突,这部分在网上比较多,也有些坑需要踩,可以自己搜索. 安装nvida的驱

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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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