sudo

ubuntu16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装NVIDIA显卡驱动首先要禁用nouveau，不然会碰到冲突的问题，导致无法NVIDIA显卡驱动。 一、禁用nouveau过程： 1.ctrl+alt+t打开终端，输入指令 sudo gedit / etc / modprobe . d / blacklist . conf 打开blacklist文件后，在其最后一行加上 blacklist nouveau 这样会将ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单，保存文件执行以下命令使其生效 sudo update - initramfs - u 2.重启系统 输入指令 reboot 3.验证nouveau是否已被禁用 输入指令 lsmod | grep nouveau 若没有信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装NVIDIA的显卡驱动 二、安装NVIDIA显卡驱动 1.下载显卡驱动 在英伟达的官网上查看电脑的显卡型号然后下载相应的驱动 网址：http://www.nvidia.cn/page/home.html 我下载的版本：NVIDIA-Linux-x86_64-440.44.run 2.安装显卡驱动 将下载好的run文件拷贝至home目录下，给于驱动run文件执行权限 sudo chmod a + x NVIDIA - Linux - x86_64 -

使用 cocoapods 0. 如果发现装 cocoapods 时 出错就更新 gem 到最新版本，在终端中输入： $ sudo gem update --system , 注意不要把 “$” 复制上。等待一会儿会看到 我已经敲过 所以是 1. 移除原有的源 gem sources --remove https://rubygems.org/ 2. 添加淘宝的镜像 gem sources -a https://gems.ruby-china.org/ ( 原来的淘宝镜像 https://ruby.taobao.org/ 已经不能用了 ) 。 3. 检查源 可以用 gem sources -l 来检查使用替换镜像位置成功，结果应该只有 https://gems.ruby-china.org/ 才对 5. 安装 CocoaPods ，终端输入： sudo gem install cocoapods 等待一会儿会看到： 出现问题查阅解决方法 https 导致 stackflow 中也有案例链接 http://stackoverflow.com/questions/30812777/cannot-install-cocoa-pods-after-uninstalling-results-in-error/30851030#30851030 解决方法是 sudo gem install -n

luo@luo-ThinkPad-W540:~$ luo@luo-ThinkPad-W540:~$ luo@luo-ThinkPad-W540:~$ luo@luo-ThinkPad-W540:~$ sudo apt install libreadline-dev Reading package lists... Error! E: Encountered a section with no Package: header E: Problem with MergeList /var/lib/apt/lists/ppa.launchpad.net_fcitx-team_nightly_ubuntu_dists_xenial_main_binary-amd64_Packages E: The package lists or status file could not be parsed or opened. luo@luo-ThinkPad-W540:~$ luo@luo-ThinkPad-W540:~$ luo@luo-ThinkPad-W540:~$ ------------------------------------------------ sudo rm /var/lib/apt/lists/* -vf sudo apt-get update -------------

firewalld服务 firewalld是Linux系列最新的网络防火墙管理服务，它包装了之前 iptables ,并非替换 iptables ，通过提供更加方便操作来提升服务质量。 firewalld中引入 zone 和 services 的概念，而不是 iptables 中的 chain 和 rules firewalld能够动态的改变规则集，同时不会影响已经建立起来的connection和session 安装和管理firewalld sudo yum install firewalld # 安装firewalld服务 sudo systemctl start firewalld # 启动firewalld服务 sudo systemctl stop firewalld # 停用firewalld服务 sudo systemctl enable firewalld # 设置firewalld自启动 sudo systemctl status firewalld # 查看firewalld运行状态 firewalld服务管理 firewalld服务的相关设置通过命令 firewall-cmd 来完成。 比如：输出当前防火墙是否在运行 [ root@localhost ~ ] # firewall-cmd --state running firewalld配置

Docker 简单使用 Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。接下里我们就一步步了解一些Docker的使用 安装docker 首先安装依赖 sudo apt-get install \ ​ apt-transport-https \ ​ ca-certificates \ ​ curl \ ​ software-properties-common 添加Docker官方的GPG密钥 安装stable存储库： 接着检查合适docker版本。 最后安装docker Docker运行 docker run -d -p 80:80 httpd 接着直接在浏览器中访问我们机器本地ip：127.0.0.1 运行第一个镜像检查是否成功安装 sudo docker run hello-world docker基本操作 安装镜像ubuntu:latest sudo docker run -it ubuntu bash 显示本地镜像 sudo docker images 获得docker帮助 docker help 显示运行中的容器 sudo docker ps 显示所有容器 sudo docker ps -a

下载驱动 进入 NVIDIA 官网下载对应驱动。我下载的是NVIDIA-Linux-x86_64-440.36.run。 安装驱动 更新PCI ID sudo update-pciids 检查显卡是否正确插入 lspci | grep -i nvidia 安装gcc和g++ sudo apt-get install gcc g++ make 禁止nouveau sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在文件末加入 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 更新initramfs sudo update-initramfs -u 重启系统 安装 进入下载目录，执行以下代码安装，我下载的驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-440.36.run sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-440.36.run sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-440.36.run 进入安装界面 The distribution-provided pre-install… 此处选择Continue installation Would you like to run the nvidia-xconfig utility… 此处选择No 完成后重启系统

原文： python采坑之路 Setup script exited with error: command 'gcc' failed with exit status 1 伴随出现“cuda.h” cannot be find 由于没有正确安装Python开发环境导致。 Debin/Ubuntu Python2 sudo apt-get install python-dev Python3 sudo apt-get install python3-dev 可能需要libevent库 sudo apt-get install libevent-dev 最后更新下开发环境 sudo apt-get groupinstall 'development tools' Centos/Fedora sudo yum install python-devel sudo yum install libevent-devel easy_install gevent 或者 pip install gevent 把环境更新下 sudo yum install groupinstall 'development tools' 注意事项： sudo apt-get groupinstall 'development tools' 不能使用 出错的地方在于没有添加cuda path，因此添加CUDApath

I suggest you use atlas not openblas , and use cuda 8.0 . Now the best solution is to remake openCV with qt5 I think. What’s more, Here is something I suggest: when making openCV, I strongly suggest add -D WITH_GTK=NO , without this my computer will automatically build with gtk if it can find gtk packs on computer. 1. 安装cuda和caffe, 暂略 2. 安装相应库依赖 sudo apt-get update sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libgflags-dev sudo apt-get install libgoogle-glog-dev sudo apt-get install libblas-dev sudo apt-get install libhdf5-serial-dev sudo apt-get instal

问题描述 使用阿里云服务器的时候出现 RHSA-2019:1884-中危: libssh2 安全更新 漏洞,如下图: 学生党经济窘迫,所以没有升级企业用户,索性自己解决: 解决方法 远程连接服务器以后,分别输入一下三条命令即可( 建议更新后重启服务器 ) sudo yum update libcurl-devel sudo yum update libcurl sudo yum update curl 来源： CSDN 作者： 深海幽声 链接： https://blog.csdn.net/qq_37844454/article/details/104095842

*****特别要注意的是：移植内核的时候用的交叉编译器与构建跟文件系统的时候用的，一定要是统一个版本的，要不就会出现各种错误！！深有体会啊.......******************* （一）常规方法，按照韦老师的来做（使用厂家提供的配置文件） 1）解压缩 “cd /work/system” “tar xjf linux-2.6.22.6.tar.bz2” 2)打补丁 “cd /work/system/linux-2.6.22.6” “patch -p1 < ../linux2.6.22.6_jz2440.patch” 其中p_后面可以写数字，表示忽略几个参数。 3)配置 “cp config_ok .config” 4)编译 “make uImage” 执行的过程中，在最后生成uImage的时候，在命令行最后发现： ************************************************************** UIMAGE arch/arm/boot/uImage “mkimage”commond not found – U-boot image will not be built Image arch/arm/boot/uImage is ready **********************************************