系统升级到18.04后执行apt-get install的时候报错 root@zhf-maple:/home/zhf/桌面# apt-get install vim-sciptsE: 无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock-frontend - open (11: 资源暂时不可用)E: 无法获取 dpkg 前端锁 (/var/lib/dpkg/lock-frontend),是否有其他进程正占用它? 这是因为升级后某些软件包还在占用apt资源,通过ps -aux | grep apt 

在Ubuntu 安装mariadb 再restart 后出现错误 journalctl -xe 发现 apparmor权限问题 AppArmor 是一款与SeLinux类似的安全框架/工具,其主要作用是控制应用程序的各种权限,例如对某个目录/文件的读/写,对网络端口的打开/读/写等等. 在Ubuntu下通过命令sudo apparmor_status可以查看当前AppArmor的状态. 重启apparmor,Apparmor的启动.停止等操作的相关命令如下: Start : sudo /etc/

问题描述如下: 拿起了封尘已久的ThinkPad,输入 sudo apt update 的时候,发现这个命令变得不好使了,具体出现的问题如下图所示: #( 09/08/19@ 2:44下午 )( python@Sakura ):~/下载/shadowsocksr@manyuser✔ sudo apt update 忽略:1 http://dl.google.com/linux/chrome/deb stable InRelease 命中:2 http://dl.google.com/linux/

1.复制源文件备份,以防万一 我们要修改的文件是sources.list,它在目录/etc/apt/下,sources.list是包管理工具apt所用的记录软件包仓库位置的配置文件,同样类型的还有位于 同目录下sources.list.d文件下的各种.list后缀的各文件. 命令如下: sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 2.编辑源列表文件 命令如下: sudo vim /etc/apt/sources.list 如果报

[测试而已,由于需要了解编译器和处理器体系,因此先放弃该方法] 动机 入门嵌入式开发,又需要 Windows 又需要 Linux,但资料给的竟然是 Ubuntu9,导致我不能使用 VSCode Remote SSH 来远程开发. 所以决定自己配置ARM交叉编译环境 虚拟机环境配置 Ubuntu18.04 x64 LTS Desktop: 从UTSC Mirror 镜像源下载即可,安装完直接换USTC的软件源,安装openssh-server以开启SSH服务端,并[关闭开机自启的图形界面服务(ht

作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) PC:    ubuntu18.04 说明:  之前ubuntu16.04下搭建的环境,开发板挂载网络文件系统是ok的,但是换到ubuntu18.04在启动的时候却报了下面这个错误. VFS: Unable to mount root fs via NFS, trying floppy. VFS: Cannot open root device ,) 后面经过了解终于找到挂载失败的原因的了,ubuntu18.04下nfs支持的协议是协议3和协议4,但是ubo

在Ubuntu 16.04运行sudo apt-get update出现如下错误: rogn@ubuntu:~$ sudo apt-get update Get:1 http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial InRelease [247 kB] Get:2 http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates InRelease [109 kB] ...... ...... Get:80 http://u

我的云服务器ubuntu18.04上本来装了jenkins,今天安装完tomcat后,将原有的openjdk卸载了,安装了jdk8u192, 此时浏览器访问8080端口显示的就是tomcat安装成功的页面,对啊,那我原本的jenkins去哪了呢,应该是tomcat占用了8080端口,此时去修改端口. vi /etc/default/jenkins 将HTTP_POrt=8080改为8888 再编辑jenkins的启动文件 vi /etc/init.d/jenkins 将里面的端口也改了 然后重启

错误: Reading package lists... Done E: Problem executing scripts APT::Update::Post-Invoke-Success 'if /usr/bin/test -w /var/cache/app-info -a -e /usr/bin/appstreamcli; then appstreamcli refresh > /dev/null; fi' E: Sub-process returned an error code 在运行

转自:http://blog.csdn.net/zzq123686/article/details/77454066 出现错误信息: Reading package lists... Done E: Problem executing scripts APT::Update::Post-Invoke-Success 'if /usr/bin/test -w /var/cache/app-info -a -e /usr/bin/appstreamcli; then appstreamcli ref

pre.ctl { font-family: "Liberation Mono", monospace } h1 { margin-bottom: 0.21cm } h1.western { font-family: "Liberation Sans", sans-serif; font-size: 18pt } h1.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; font-size: 18pt }

服务器准备 启动hadoop最小集群的典型配置是3台服务器, 一台作为Master, NameNode, 两台作为Slave, DataNode. 操作系统使用的Ubuntu18.04 Server, 安装过程就省略了, 使用的是LVM文件系统, XFS文件格式, 为了避免浪费空间, 除了划分1G给/boot以外, 其他都划为/ 服务器规划 192.168.1.148 vm148 -- 作为master, NameNode, ResourceManager192.168.1.149 vm149

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

Android Studio安装 参考官网上的安装说明 # 安装依赖 :i386 lib32z1 libbz2-1.0:i386 安装openjdk (Update 2018-08-21: 这次重装Ubuntu18.04.1后, 仅仅设置了java, javac的软链, 没有安装openjdk, 也可以正常启动android studio) -jdk 解压缩后运行 bin/studio.sh 会自动安装, 但是不会自动创建应用图标, 需要自己创建 安装过程中SDK Manager需要下载指定版本

索引: 1.Ubuntu 18.04 安装搜狗输入法 2.在 Ubuntu 18.04 中将第三方软件添加至 favorite 菜单栏 3.在 VMware workstation 中为虚拟机安装 VMware Tools 4.Ubuntu 18.04 环境下安装 Matlab2018b 5.Ubuntu 安装不同版本的 gcc/g++ 编译器 6.Ubuntu18.04环境下安装 ffmpeg 1.Ubuntu 18.04 安装搜狗输入法 貌似每次重新安装系统后解决输入法都是一个老大难问题,这

平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:在原本的电脑买一个独立显卡,装上去之后,出了各种问题,虽然后面勉强修复,感觉系统已经很卡了,还是重新安装吧,顺便装个最新版本的ubuntu18.04.1玩玩,本文记录本人的安装过程方便以后安装,顺便也给其他小伙伴参考一下. 一.安装ubuntu系统 1.1 ubuntu18.04系统镜像64位下载连接:https://www.ubuntu.com/downloa

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 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-390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

Ubuntu18.04下安装openCV4.1.2 注意: 在整个安装过程中,包括后期QT的使用中不要出现中文路径.会很坑的. 一.下载openCV4.1.2 可以再官网进行下载https://opencv.org/releases/->选择Sources下载源码然后进行编译安装 也可以在https://github.com/opencv/opencv/tree/4.1.2下载源码进行编译安装 也可以在百度云盘下载安装https://pan.baidu.com/s/1LIqIvyA6BjjAy1

Ubuntu18.04初始化 更新源: sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak sudo gedit /etc/apt/sources.list deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main r

系统环境: NFS服务器操作系统: ubuntu18.04 server lts NFS服务器IP:  192.168.1.164 注: NFS服务器 指的是 待安装 NFS服务 的机器(物理机或者虚拟机) 步骤如下: 1. 先更新 sudo apt update 2. 安装 NFS服务 (此时该服务已设置开机自启动) sudo apt install nfs-server 3.修改配置文件, 添加nfs-server上用于共享的目录,并设置允许访问该目录的客户机IP,及其读写权限.我这里为了配

Ubuntu 18.04 制作本地源 1. 在可联网的Ubuntu18.04上制作源 创建目录 mkdir /opt/debs 最好在目标电脑上创建相同的目录,以免 apt-get install 时会报错 下载需要的deb包 下载deb包时请确保两台电脑环境相同,否则在离线电脑上安装时可能会缺少部分依赖导致安装失败 Tips: 联网电脑最好是重新安装的系统,下载deb包时使用apt-get install --download-only命令,这样可以保证联网电脑一直是最初的状态 移动到制定目录