一、准备工作【前言】本教程将演示通过 VMware 安装 Ubuntu ，请提前下载好以下文件哦：VMware 软件Ubuntu 的 光盘镜像文件（.iso）【下载地址】VMware 官网链接 https://www.vmware.com/ 本教程使用版本：VMware Workstation 16 ProUbuntu 官网链接 https://www.ubuntu.org.cn/global下载
第一步安装相关依赖项第二步安装驱动第三步安装CUDA80第四步cuDNN第五步 安装OpenCV30第六步 安装caffe 上周安装环境，遇到各种问题，重装系统共计四次！记录一下安装过程，方便以后配置新机器 显卡：GTX1080 系统 ubuntu 16.04 LTS 驱动：Nvidia-384.xx opencv3.0这里只配置opencv，没有配置python和matlab，后期会补
文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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ubuntu18.04 安装nvidia显卡驱动1、查询显卡型号2、添加源3、查看驱动4、安装驱动5、其他安装方式6、查看显卡信息7、报错解决办法 一定要先禁用 nouveau,参考 ubuntu单系统开机后黑屏操作方法。 1、查询显卡型号windows下打开设备管理器，选择显示适配器，UHD是集成显卡，GeForce是独立显卡。 在Ubuntu下查询显卡型号 集成显卡输入命令:lspci -
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2024-04-18 13:09:25
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文章目录前言一、虚拟机缩放设置二、实现本机和虚拟机之间复制粘贴共享三、ubuntu中vi文件时方向键等问题四、虚拟机扩容五、时区和时间格式设置六、防火墙相关七、中文输入法问题八、虚拟机和主机之间的互通 前言主要是记录虚拟机中安装ubuntu后一些常规设置操作。一、虚拟机缩放设置二、实现本机和虚拟机之间复制粘贴共享执行下面命令安装vm工具：sudo apt-get autoremove open-
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2024-07-03 17:51:18
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目录概述新建虚拟机安装Ubuntu安装后重启失败联网设置修改分辨率 概述主要参考讯为的教程，没有使用讯为提供的镜像。为了自己动手把相关工具安装一遍，采用了官方的Ubuntu18镜像。过程中与教程难免存在差异，遇到问题再针对解决。这次通过博客的方式，督促自己记录下学习笔记。之前有过断断续续的学习，所以这次没有完全按照教程顺序来。随着理解加深，会更新修正已经发布的内容。本章主要是安装虚拟机，并完成上
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2024-04-17 12:58:16
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本文在虚拟机中安装ubuntu一、创建虚拟机 1.已安装VMware
2.新建虚拟机
3.安装客户端操作系统--选择稍后安装操作系统 4.选择客户端操作系统-->选择的ubuntu/ubuntu64
5.命名虚拟机--下一步 --处理器配置 --下一步 -- 内存设置 --自己选（我选择的默认） 6.设置网络类型 7.选择I/O处理器
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2024-04-22 10:33:34
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系统装机DELL系统主机U盘启动BIOS设置：（1）开机按F2或F10进入BIOS模式；（2）将“Secure Boot--> Secure Boot Enable”中的"Enable" 设置为“Disable”；（3）将“General--> advanced boot options”设置为“Enable Legacy Option ROMs”（4）将“General-->
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2023-08-07 12:01:31
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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**## 安装VMware虚拟机下载ubuntu18.04镜像链接：https://cn.ubuntu.com/desktop/做好上面两步之后，下面我们开始在VMware上安装ubuntu系统1、打开虚拟机–>文件–>新建虚拟机。 选择处理器和内核数量，按照自己的电脑配置自行设置即可 内存，也是按照自己的电脑配置，自行设置 这里磁盘大小根据自己电脑设置，由于后期要持续在该系统内进行开
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2024-05-27 21:55:35
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1、清理残余的配置文件。
1）在终端中执行 sudo synaptic，以便启动 Synaptic 包管理工具。
2）点击 Synaptic 右下角的 Status 按钮进行切换。
3）选择Synaptic 左边的 Not installed（residual config）即可在右边看到包含有残余配置文件的包，选择删除该包。
2、清理下载的缓存包。
通过apt安装软件时下载的包都缓存
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2024-03-23 11:19:20
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摘要：
本文较为系统地介绍了Ubuntu系统清理，包括删除残余的配置文件、清理下载的缓存包、清理不再需要的包、清理无用的语言文件等，并详细介绍了删除旧的内核映像。 随着运行，Ubuntu系统越来越大，有时甚至提示”磁盘空间不足“，本文较为系统介绍Ubuntu系统清理。一、基本清理 1.1 删除残余的配置文件 一般而言，当我们从 Ubuntu 系统中
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2024-04-30 00:22:11
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如何采用GPU训练方法1：对网络模型，数据（数据、标注），损失函数调用.cuda()即可import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
#
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2023-09-04 12:03:21
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下载packageapt-get update apt-get install packageName下载网络资源wget -c http:qaejgpoqih34tlihuq进程管理查看进程：ps
ps a
ps au
ps aux
ps -aux | grep "ssr.py"kill process: kill -9 进程号PIDGPU查看命令：nvidia-smi watch -n 0.5
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2024-02-29 22:52:55
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<p>===================方法更新2019.4.11：环境：Ubuntu18.04========================</p>发现Ubuntu18.04LTS的桌面经常被卡死，操作毫无反应，此时电脑的内存已经饱满，交换区也已经饱满，等待电脑反应过来，能给你一次关闭进程刷新页面的机会几乎是不存在的，而且此时想进入tty终端往往也是失败的，这时候的
这个驱动安装真是一个蛋疼的过程。。。。。。。。1.安装NVIDIA显卡驱动下载英伟达显卡驱动http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 进去以后点击DOWLOAD下载就好了，下载完记得把它放到一个英文目录下，因为接下来我们的操作都在tty1下，你用中文路径是进不去的。比如我们放在～/download下。2.驱动安装 参考：
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2024-09-03 17:36:26
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vue的学习(常用功能1)1、MVP和MVVM模式！！！传统的前端开发 mvp模式mvp模式，其中m是数据层 （模型层，可以抽象理解为数据，例如：用ajax中获取数据），v是视图层（html），p是控制器，就是使用jq来实现业务逻辑相关操作(DOM操作很多)vue框架同样有v层和m层，没有p层，多了一层vm层。M是new实例里面相关操作，v是视图层，vm即vue自己进行操作转化！vm层：
环境： win10、cuda10.2、zed2相机、zed sdk 3.7、python3.7 1、标定参考的博客2、配置环境 1）win10安装cuda、cudnn如何查看windows的cuda版本win10安装cuda、cudnn的教程注意： 验证是否成功，打开cmd黑窗口，然后将exe文件拖到窗口中，enter，运行成功就说明安装好了。 2）安装zed的sdkzed的官方，点击下载相应版本
Kubeflow 使用指南本文根据 https://github.com/openthings/kubeflow/blob/master/user_guide.md 翻译。本文地址 ，By openthings，2018.05.23.Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管
