标准常规安装方法安装的OpenCV版本比较低,想尝鲜使用4.0版本,只好源码安装. 安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 CUDA:10.0 cnDNN:7.4 cmake: 3.10.2 任务:源码编译安装OpenCV 4.0 安装依赖 $ sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk2.0-dev libopenexr-dev $ sudo apt ins

最近在看<深入理解Java虚拟机 第二版>这本书,上面有关于自己编译OpenJDK源码的内容.自己根据书里的指示去操作,花了三天的时间,重装了好几次Ubuntu(还不知道快照这个功能,好傻一男的),在Ubuntu18.04.2上编译OpenJDK8源码都以失败告终.最后总结出书中关于这部分的内容已经过时了的结论,只能另外想办法.可能可以通过降低Ubuntu的版本(第三方下载旧的历史版本,官方不提供),但是我不愿意这么做,因为我的信条是过时的东西没必要重新捡起来了.最后决定编译OpenJDK9的

本文详细记录Mac下使用PD虚拟机安装ubuntu18.4桌面版,编译Android Native WebRTC的过程. 注意如果仅仅是使用WebRTC没必要手动编译源码,直接用官方提供的预编译包即可: The easiest way to get started is using the official prebuilt libraries available at JCenter. These libraries are compiled from the tip-of-tree and

由于最近要在OpenCV3中使用SIFT和SURF特征提取,而自从OpenCV2升级到OpenCV3版本后,SIFT.SURF等这些算法都被移出opencv默认项目库,而被放到叫opencv_contrib的项目库.因此需要手动下载opencv和opencv_contrib的源码,然后将两个源码放在一起手动编译安装. 由于我的电脑是VMware虚拟机跑的ubuntu18.04,并且ubuntu18.04中安装了ROS-melodic,而ROS-melodic装完后默认就把opencv-3.2.0

目录 一.准备(一)环境(二)镜像(三)优盘 (四)启动项管理软件EasyBCD(五)启动优盘制作软件(六)分区二.安装 (一)优盘启动(二)安装windows10(三)安装ubuntu18.04(四)安装ubuntu后,因为nvidia显卡导致的多个问题 1． 登录界面,输入用户名和密码后,回车,卡死 2． 登录界面之后,经常黑屏 3． 经过上面的操作,可以正常开机了,但是由于开机未加载nvidia显卡,导致开机之后页面卡顿十分严重,仿佛有一种ppt中上浮的切换效果 4．安装了驱动之后,竟然开

详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1:使用Cmake编译opencv源码 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUD

  环境准备:阿里云Ubuntu18.04 全新安装   一.安装Docker 1.删除旧版本并更新包索引: sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io sudo apt update 2.apt可以通过Https使用存储库(repository): sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-

Ubuntu18.04下编译libx264.libx265.libfdk_aac和ffmpeg 一.编译x264库 二.编译fdk-aac库 三.编译x265库 四.编译FFmpeg源码 五.设置环境变量 六.测试ffmpeg命令行推流rtsp(H265.H264)成rtmp 七.Download 本文主要目的为了编译出能支持推流H265成rtmp的ffmpeg. 一.编译x264库 解压last_x264.tar.bz2执行以下命令 ./configure --enable-shared --

多线程 boost编译与运行的坑 背景:因为要使用boost里的多线程库,所以遇到了下面的坑. 系统版本:ubuntu18.04 一,安装boost 1,去boost官网下载 boost_1_XX_0.tar.gz 2,解压 tar -zxvf boost_1_65_0.tar.gz 3,进去解压后的文件夹 cd boost_1_XX_0  4,编译 bootstrap.sh  5,安装 ./b2 注意:安装完成后,会有信息打印到控制台,最重要的就是: 头文件所在的路径(我的例子:/home/y

ubuntu18.04 下利用conda安装opencv3 安装opencv3 conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3 出现的问题: EnvironmentNotWritableError: The current user does not have write permissions to the target environment. environment location: /home/huangli/anac

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

按照S3官方Wiki(http://www.sochip.com.cn/s3)的陈述,推荐使用Ubuntu16.04作为Host端系统,笔者是一名乐于并热衷于尝鲜的搬砖工,于是,尝试在最新的18.04上进行编译和构建S3平台的Linux开发包.以下是操作的完整过程,并不顺利,但以成功告终. 安装Ubuntu18.04操作系统 ,安装下面的软件包: sudo apt-get install git-core gnupg flex bison gperf build-essential \ zip

---恢复内容开始--- 在win10 商店中选择 ubuntu18.04 下载地址 http://dev.mysql.com/downloads/mysql/ wget https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-5.7/mysql-boost-5.7.23.tar.gz tar -zvxf mysql-boost-5.7.23.tar.gz cd mysql-5.7.23 sudo apt-get install cmake -y sudo apt-get

0 准备工作. 0.0 系统环境:Ubuntu18.04.1 amd64. 0.1 安装必要软件包 1 sudo apt install build-essential bison flex libssl-dev libelf-dev 1 下载内核源码,构建源码树 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 sudo apt install linux-source-4.15.0 -y   cd /usr/src/linux-source-4.15.0/ sudo tar xf lin

Linux编译内核 Ubuntu18.04 -2020.11.04 关闭虚拟机并备份 首先关闭虚拟机,其次直接找到.vmdk所在目录,并压缩该目录实现备份 下载内核源码 Linux内核官网:https://www.kernel.org/,点击图标下载,摘自https://blog.csdn.net/qq_36290650/article/details/83052315 将压缩包移动到虚拟机中,并备份/boot/grub/grub.cfg文件这个文件他负责启动你的Ubuntu系统,你编译好内核之

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:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段

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

目录 一.安装ubuntu18.04.3操作系统 二.系统设置 三.非开发常用软件安装 四.开发常用软件安装 五.ubuntu相关知识 六.参考文章链接 正文 一.安装ubuntu18.04.3操作系统: 目前还是建议大家不要安装18.04,感觉系统不是很稳定.一是bug有点多,比如每次开机都会有错误报告要提交:二是和软件的兼容性不是很好,比如vmware无法识别该系统内核:三是共享屏幕有bug. 我是已经装好了才发现这些问题的,不过基本上都能解决,就先用着吧. 我本次的安装方案是双硬盘双系统,

目录 第一步:处理gcc/g++版本 第二步:安装相关依赖 第三步:正式安装 第四步:测试 我自己前后安装过好几次NS3了,网上其他相关的博客质量都不是很好,因此自己总结了一个ns3的安装过程. 首先先去网址https://www.nsnam.org/releases/下载自己想要安装的NS-3的源代码. 然后使用如下命令解压: tar xjf ns-allinone-3.26.tar.bz2 第一步:处理gcc/g++版本 ns3的安装需要使用gcc和g++编译,但是Ubuntu18.04系统

在win10下安装Ubuntu18.04,双系统共存.Ubuntu 18.04 使用的是Gnome桌面. 查看系统的启动模式: Win+R打开运行,输入msinfo32,回车查看系统信息.在BIOS模式中如果显示“传统”,表示系统启动方式为Legacy BIOS:如果为UEFI,则显示UEFI. 一.准备工作 1.制作支持UEFI启动的Ubuntu USB启动盘 可以使用Ubuntu官网推荐的开源软件Rufus(Rufus官网),或者其它的软件如软碟通(UltraISO).这里我使用的软碟通制作