如果你准备在硬盘里只安装Ubuntu一个操作系统的话，建议你采用一个“/”、一个“swap”和一个“/home”的三分区方案： / ：
10GB－15GB。 swap：
物理内存小于或等于 512MB，建议分配实际物理内存容量2倍大小的swap；物理内存大于512MB，建议分配与物理内存等容量的swap。 /home：/和swap以外的所有剩余空间。 你需要手动进行分区，而不是由系统自己来安
如果你只是简单地想用上Ubuntu，可以这样操作：
1）如果你是直接将整个硬盘都用来装Ubuntu，机器上没有需要保存的数据，或者已经做好备份的情况下，可以直接在Ubuntu分区时选择“向导──整个硬盘” 2）如果你是做双系统，并已经在Windows下倒出一块空白空间（在磁盘管理中直接删除某个磁盘）。可以直接在Ubuntu分区时选择“向导──使
1.Ubuntu系统下载及启动盘制作访问Ubuntu中文官网，下载20.04桌面版至本机，然后下载软碟通制作启动盘，按下面的文件夹选项打开刚下载好的文件，点击写入硬盘映像即可.2.Ubuntu安装教程3.环境配置1.换清华园并且升级1.备份系统自带源mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak2.修改/etc/apt/sources.list
# 深度学习环境搭建：Ubuntu 18 分区指南
作为一名刚入行的开发者，搭建一个适合深度学习的环境是至关重要的。本文将指导你如何在Ubuntu 18操作系统上进行分区，以确保你的深度学习项目能够顺利进行。
## 分区流程概览
首先，让我们通过一个流程图来概览整个分区过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[备份数据]
B --> C
分区是非常考验“经验”的东西，一般新手只能听老前辈的指导或者官方指导用一句话：没有充分认识Linux之前，安装个10几遍系统，学不会磁盘分区！所以对于新手，就用最简单的方法。所以个人非常建议先用虚拟机尝试。 centos学习用只要20个G就可以了我的Ubuntu系统共给100G时候（个人觉得整机都是ubuntu的情况，100G应该够，剩余的都应该是数据存储区，就像
背景Win10+Ubuntu 18.04双系统 空余150G分配方案/ 主分区，40G （安装系统和软件，相当于windows的C盘）/home 主分区，剩下的约93G全给 （用户工作目录；个人配置文件，如个人环境变量等；所有账号分配一个工作目录）/boot 主分区，512M （Linux的内核及引导系统程序所需要的文件，比如 vmlinuz initrd.img文件都位于这个目录中。在一般情况下
# 深度学习建议实现指南
## 1. 引言
深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它模仿人脑神经网络的工作原理来解决复杂的模式识别和预测问题。对于刚入行的小白来说，深度学习可能会显得复杂和困难。本文将向你介绍一种实现深度学习建议的方法，并提供详细的步骤和示例代码。通过阅读本文，你将了解如何在实际项目中应用深度学习建议。
## 2. 深度学习建议流程
下面是实现深度学习建议的流程图：
``
原创
2023-08-28 12:11:23
38阅读
在这篇文章中，我们将教你如何使用 GParted 缩放在 Linux 上的活动根分区。-- Magesh Maruthamuthu(作者)今天，我们将讨论磁盘分区。这是 Linux 中的一个好话题。这允许用户来重新调整在 Linux 中的活动 root 分区。在这篇文章中，我们将教你如何使用 GParted 缩放在 Linux 上的活动根分区。比如说，当我们安装 Ubuntu 操作系统时
分区大小及顺序以下标注的是一你应该用到的分区类型介绍备注/boot启动分区一般设置100M-200M，boot目录包含了操作系统的内核和在启动系统过程中所要用到的文件。/根分区所有未指定挂载点的目录都会放到这个挂载点下。/home用户目录一般每个用户100M左右，特殊用途，比如放大文件也可再加上G。分区大小取决于用户多少。对于多用户使用的电脑，建议把/home独立出来，而且还可以很好地控制普通用户
今天刚安装了Ubuntu的系统，安装过程中遇到了磁盘分配的问题，个人总结后分区如下，具体使用有待验证 。磁盘总容量：250G固态+1T机械实际分配完毕之后固态和机械硬盘各留了一部分空间以备哪个分区不够时再分配。1.EFI分区重要性：必须设置，这个是引导分区，否则安装时会报错。大小：200M-500M 实际分配2G 类型：逻辑分区 位置：空间起始位置 固态硬盘 用于：EFI系统分区注意：启动设备选择
问题描述： Ubuntu系统盘满了，开不了机，解决办法概要： 先想办法进入命令行，检查磁盘使用情况，在几乎用完的分区删掉一些文件，重启；(检查发现/home使用100%；/bin使用96%，仅剩400多M) 对系统所在分区扩容。开机后对系统盘进行扩容： 使用系统自带的磁盘管理工具调整分区大小时出现错误提示，行不通。 已经安装过Gparted，打开，右上角选择系统所在磁盘，看到想要调
深度学习是一种机器学习的方法，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过多层的神经网络来处理和学习数据。在本篇文章中，我将指导你如何在Ubuntu系统上实现深度学习。
首先，我们需要准备一些前置条件，包括安装Python、TensorFlow和Keras等库。下面是整个过程的步骤概览：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
particip
# 在Ubuntu上进行机器学习分区教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Ubuntu机器学习分区”的流程。我们可以用一个表格来展示步骤及其顺序：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1 | 安装Ubuntu操作系统 |
| 2
U盘安装单系统Ubuntu18.04一、制作启动盘1 镜像下载2 启动盘工具3 开始制作二、Ubuntu18.04系统安装1 BIOS设置U盘启动2 启动选项界面（*）3 正式安装1）语言2）键盘布局3）网络连接4）更新选项5）安装类型6）手动分区（*）7）选择时区三、解决重启“紫屏”问题（*）1 进入GRUB界面2 进入桌面后 一、制作启动盘U盘：金士顿32G（usb3.0） 使用的台式机配置
一、Ubuntu20.04配置深度学习环境1.首先给Ubuntu安装Chrome浏览器（搜索引擎换成百度即可）安装命令：打开终端直接输入wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb
s
最近越来越感觉到在win下开发简直浑身难受，各种lib需要逐个下载安装不说，到现在干脆在win下跑不起来了。无奈，只能打算转战linux平台。在搭建环境过程中碰到了各种问题，因此把碰到的一些问题及其解决方法写下来作为备忘。1. ubuntu的安装由于之前ubuntu使用的比较多，所以这次也顺理成章的选择了ubuntu. 关于ubuntu的版本，注意一定要选择新版本。目前(2016.8)的最新版本
1. 安装系统墙裂建议安装ubuntu20 （制作启动盘工具 rufus）安装系统，中间有一处选择是否安装第三方软件，一定要勾上！安装完后配置网络。打开SSH：sudo apt install openssh-server
service sshd start
ufw allow ssh2. 安装显卡驱动安装完系统后，进入终端输入：nvidia-smi发现英伟达驱动已经自动安装好了！3. 安装an
1、我的电脑配置联想拯救者R9000P游戏本，32G内存，512G，GeForce RTX3070。2、安装Ubuntu20.04双系统1、下载Ubuntu系统镜像在https://cn.ubuntu.com/download下载Ubuntu系统镜像，这里我下载的是20.04版本。2、下载安装镜像工具在Win32 Disk Imager download | SourceForge.n
目录一、双系统安装1、制作U盘启动盘2、选择装机位置3、用U盘装机二、Windows系统下cuda10.1+cudnn+anoconda+pycharm+tensorflow+pytorch环境搭建三、Ubuntu18.04系统下cuda10.1+cudnn+anoconda+pycharm+tensorflow+pytorch环境搭建由于虚拟机对硬件支持不是太好，所以在笔记本上装了双系统，并配置
