博客转载:https://blog.csdn.net/weixin_43374723/article/details/84064644 Visual studio code是微软发布的一个运行于 Mac OS X.Windows和 Linux 之上的,针对于编写现代 Web 和云应用的跨平台源代码编辑器. 1. Vscode安装第一种方式是从VScode官网下载.deb文件,然后双击该文件会打开软件中心进行安装. 第二种方式是通过Terminal进行安装,首先输入下面三条语句安装umake: s

1.PHP(全称:PHP:Hypertext Preprocessor,即"PHP:超文本预处理器")是一种通用开源脚本语言. 2.PHP 文件可包含文本.HTML.JavaScript代码和 PHP 代码,PHP 代码在服务器上执行,结果以纯 HTML 形式返回给浏览器,PHP 文件的默认文件扩展名是 ".php". 3.PHP 可以生成动态页面内容.创建.打开.读取.写入.关闭服务器上的文件.收集表单数据.发送和接收 cookies.添加.删除.修改您的数据库中

https://www.lizenghai.com/archives/14651.html https://blog.csdn.net/qq_40936141/article/details/81198425 https://blog.csdn.net/weixin_42730096/article/details/90478578 https://blog.csdn.net/m0_38087936/article/details/81151789

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

  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

环境 ubuntu16.04 python3 安装selenium sudo pip3 install seleium 默认安装完是支持firefox,但是更新得太慢对于较新的firefox已经不支持了,需要安装geckodriver,地址 https://github.com/mozilla/geckodriver/releases/ 下载完后解压然后在终端中cd到下载文件路径下,下面以路径为下载为例 依次执行以下命令: 安装xvfb sudo apt-get install xvfb 安装p

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软

Ubuntu16.04安装后1.安装常用软件搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放器vlc+图像编辑器GIMP Image Editor安装+视频录制软件RcordMyDesktop安装.2.开发环境配置.JDK环境配置+Scala环境配置+nodejs环境配置+开发工具intellij IDEA安装+Python数据分析环境配置+Jupyter开发工具安装+Python多版同时支持. 1.Ubuntu16.04安装常用软件(搜狗输入法+编辑器Atom+浏览器Chome+视频播放

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

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

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 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-384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的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

不多说,直接上干货! 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0

https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题,笔者会详细分析,有一些问题在网上都查不到.这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一.安装Ubuntu 16.04双系统原文是“简书”上的大神的帖子,非常详细,笔者完全按照文章的步骤安装的,并没有遇到问题 : Win10和Ubuntu16.04双系统安装详解:Ubuntu镜像官网下载,Ubuntu

Ubuntu16.04下LAMP环境的安装与配置 最近做个实验需要用到Ubuntu环境的靶场,所以这里介绍下Ubuntu环境下LAMP的安装与配置,话不多说,我们gkd! 1.Apache2的安装 首先确保机器已经进行了sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade,如果速度慢请换源,这里我使用的是清华源. sudo apt-get install apache2,安装信息省略,一般安装结束之后apache会自动开启. systemctl statu

  转载声明:希望大家能够从这里收获知识之外,也能够体会到博主撰写博客的辛苦.个人博客势单力薄,对于强转甚至转载博客访问量高于原文的例子不在少数. 希望能够得到大家关注的同时,也能够稍微体谅一下博主的不易. 既然奔着seL4来的,那么对于宏内核与微内核的区别应该是很清楚的了,在此就简单地介绍两者的区别,本文主要用来完成seL4环境配置工作.  对于小白来说,自己独自完成对seL4微内核的阅读和理解真的很困难,目前跟着老师助教一起进行对seL4微内核的分析和理解.所以准备长期更新seL4学习的博客

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

DL服务器主机环境配置(ubuntu14.04+GTX1080+cuda8.0)解决桌面重复登录 前面部分是自己的记录,后面方案部分是成功安装驱动+桌面的正解 问题的开始在于:登录不了桌面,停留在重复输入密码界面 博文中分析的结论: 虚拟机中不能直接调用物理显卡进行 CUDA 编程:虚拟机中运行 CUDA 需要硬件和软件的配合才能使用,对于一般使用者可能暂时不太可能的. 参考博文: 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习主机环境配

Java 开发环境配置 在本章节中我们将为大家介绍如何搭建Java开发环境. Windows 上安装开发环境 Linux 上安装开发环境 安装 Eclipse 运行 Java Cloud Studio 在线运行 Java window系统安装java 下载JDK 首先我们需要下载java开发工具包JDK,下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html,点击如下下载按钮: 在下载页面中你需要选择接受许可

本文转载自:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80808930 一.设置网络 机器有两张网卡,将当前正在使用的“有线连接1”配置为以下的设置 IP使用 192.168.2.251 掩码:255.255.248.0 网关:192.168.5.1 DNS:202.96.134.133;202.96.128.166 二.安装五笔 1 .首先声明,输入法根据个人爱好,系统已经自带拼音,如果习惯则可以跳过此步骤.我是习惯五笔输入,所以根据需要先

ylbtech-Java-Runoob:Java 开发环境配置 1.返回顶部 1. Java 开发环境配置 在本章节中我们将为大家介绍如何搭建Java开发环境. Windows 上安装开发环境 Linux 上安装开发环境 安装 Eclipse 运行 Java Cloud Studio 在线运行 Java window系统安装java 下载JDK 首先我们需要下载java开发工具包JDK,下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/down

最近在摸deepfakes代码,一堆环境要配置,过程记录一下吧. 一.安装Python3.6 Ubuntu16.04系统下默认是python2.7.网上说一般不建议卸载系统自带的python,所以保留. 1.  配置软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2.  检查系统软件包,安装Python3.6 3. 修改python3的默认版本(2019 7.10  ubuntu 16.04默认使用的是python 3.5不要去修改优先