一.前言 最近在学习汇编语言,使用的是读者评价非常高的王爽老师写的<汇编语言>(第三版),为了适应现在各个版本的windows操作系统,所以采用VMWare虚拟机来搭建纯DOS环境. 二.需要的工具 VMware-workstation-12.DOS系统镜像文件.汇编编译器masm和连接器link 百度云下载链接:https://pan.baidu.com/s/1gfz4N67 密码:02y1 三.安装VMware-workstation-12 傻瓜式安装,一直点击下一步就可以(虽然网上也可以

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

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 

Linux学习环境搭建 Vmware安装 VMware下载:https://www.vmware.com/go/getworkstation-win 运行安装程序,该重启安装驱动就重启,不需要就下一步,傻瓜式安装. 勾选项:增强型键盘-- 取消勾选项: 自动获取更新 分享数据 其他默认 安装结束之后,不要着急点击完成,先输入许可证: ZF3R0-FHED2-M80TY-8QYGC-NPKYF 然后完成安装,重启设备. 虚拟网络配置 从虚拟机或者直接在电脑开始菜单找到"虚拟网络编辑器"

1.下载软件mash32 http://www.masm32.com/download/masm32v11r.zip 此软件包含对汇编文件的编译和运行,下载后直接运行并解压即可 2.配置环境变量 在系统环境中添加如下路径:E:\masm32\bin 查看是否配置成功,可以查看ml和link命令是否OK $ mlMicrosoft (R) Macro Assembler Version 6.14.8444Copyright (C) Microsoft Corp 1981-1997. All rig

VS2013中Python学习笔记[环境搭建] 前言 Python是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言. Python的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构. Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节.类似于PHP和Perl语言. Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个Python提示符,直接互动执行写你的程序. Python 是面向对象语言: 这意味着

<UNIX网络编程 卷1>的源码可以从www.unpbook.com下载得到.解压之后的目录为unpv13e. 详细步骤 编译 进入unpv13e目录,按如下步骤编译: ./configure cd lib make // 可能遇到问题:redefinition of ‘struct in_pktinfo’ cd ../libfree make cd ../libroute make //这一步可能会出错,可忽略,只是表示你的系统不支持 4.4BSD,并不影响对该书的学习 cd ../libg

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

node1 192.168.1.11 node2 192.168.1.12 node3 192.168.1.13 备注 NameNode Hadoop Y Y 高可用 DateNode Y Y Y ResourceManager Y Y 高可用 NodeManager Y Y Y JournalNodes Y Y Y 奇数个,至少3个节点 ZKFC(DFSZKFailoverController) Y Y 有namenode的地方就有ZKFC QuorumPeerMain Zookeeper Y

1.安装VMware虚拟机,版本是14.1.2(含注册码) 链接:https://pan.baidu.com/s/1ffNLONDjEMYDAenE36gRpA 密码:yazx 注:我的电脑分辨率较高(3000*2000),导致了一些显示问题,右键VMware快捷键图标,修改缩放执行为系统(增强)就好了 2.创建虚拟机,Ubuntu 16.04 LTS版本 iso镜像文件链接:https://pan.baidu.com/s/1PCUFBuVkW3h-Bd7GD0y9ng 密码:iw8v 操作步骤

ChuanGoing 2019-12-15 本篇是DevOps Docker介绍第一篇,首先说下为何另开一篇来讲解本系列. 原因有二: 1.重新复习下个人对于DevOps/Docker的学习之路 2.上个系列已基本完成了一个简单的后端架构搭建,后续深入的话,需要结合前后端的介绍,因此本系列是一个过度阶段,时间不会太长 接下来老模式-本篇学习曲线: 1.服务器选购 2.初始化环境 3.展示示例 服务器选购 上个月双11,本人犹豫并研究好久,终于下决心购入自己的一台云服务器.虽然公司有几台共开发专用

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

想要学习ansible,只有一个节点肯定是不行的,而搭建虚拟机又是一件非常费时费力费资源的事情,所以通过docker 快速搭建一个容器学习环境是一个不错的选择 1. 了解ansible部署 1.1 需要安装些什么 Ansible默认通过 SSH 协议管理机器. 安装Ansible之后,不需要启动或运行一个后台进程,或是添加一个数据库.只要在一个节点上安装好,就可以通过这台电脑管理一组远程的机器.在远程被管理的机器上,不需要安装运行任何软件,因此升级Ansible版本不会有太多问题. 1.2 对管

前言:最近研究深度学习,安装了好多环境,记录一下,方便后续查阅. 1. Anaconda软件安装 1.1 Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux.Mac.Windows,包含了众多流行的科学计算.数据分析的Python包.请自行到官网下载安装,下载速度太慢的话可移步清华源. 官网:https://repo.anaconda.com/archive/ 清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

一.导语 最近总想学点东西,es6啊.typescript啊,都想学,刚好有个机遇,可以学点vue,嗯,那就开始吧. 二.正文 1.node环境: 下载安装nodeJs,最好是1.6以上的版本,下载地址:http://webpackdoc.com/ 2.npm环境或者淘宝镜像 node可以进行npm环境搭建,但是比较慢,因此建议使用淘宝镜像cnpm 在控制台直接输入  npm install -g cnpm –registry=https://registry.npm.taobao.org 如此

环境搭建 Github上下载Dubbo最新发布版本,楼主下载版本为2.5.7. cd到源码解压目录,maven编译,命令为: mvn clean install -Dmaven.test.skip 生成Intellij idea相关配置文件,命令为: mvn idea:idea 双击运行生成的dubbo-parent.ipr文件 Java SPI SPI是Service Provider Interfaces的简称,是Java中定义的一个很重要的规范,SPI使得应用之间变得更灵活.程序间更解耦.

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(

基于Windows来开发Android的NDK.JNI须要的环境搭建,所须要的软件例如以下: Android 开发环境的基本配置(SDk,ADT.Eclipse IDE.JDK)       这些都是主要的环境搭建就不细说了,參考网上文章就OK了. Apache ANT构建系统              主要是用来构建NDK编译系统的.下载地址:apache-ant-1.9.4-bin.zip,下载后解压到C:\apache-ant-1.9.4.然后配置ANT的环境变量就可以.     验证成功

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini

终于决定将学习环境彻底转到Linux上来,下面记录一下转移学习环境的各种软件和环境的安装和配置. 1.centos自带python2.6,之前的博文已经说到已成功更新到python3.3,下面首先安装python的包管理器(pip或easy_install) CentOS 6.3安装pip CentOS安装python包管理安装工具pip的方法如下: 写本文的时候,pip最新为 1.5.5 wget --no-check-certificate https://github.com/pypa/p