这篇博客是安装的cuda-9.2,需要说明:cuda-9.2版本下载的时候只没有Ubuntu18.04,由于可以向下兼容,所有这里version选择16.04也是可以的,按照https://www.cxymm.net/article/weixin_43804210/108003802 该教程执行到 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 出现报错 使用命令apt-get install xxx 安装软件时报“http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu xxx“
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摘要总结:本文主要介绍了在Ubuntu 16.04上配置Nvidia显卡驱动的方法,包括安装前的准备、下载驱动、安装驱动和配置环境。同时,还介绍了如何安装CUDA和Cudnn,以及如何在Ubuntu 16.04上安装Bazel构建C++项目。
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本,显卡是GTX950M,已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版,为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作,自己动手安装了CUDA和cuDNN,在此将整个过程记录下来,以备将来参考,整个安装过程分为以下几步: 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤,在安装完Nvidia显卡驱动后,会提示对应的CUDA版本,接下来按照提示的版本安装CUDA,例如我这里提示的是11.2,正常情况下,我应该安装11.
http://www.erlang.org/download/otp_src_R16B02.tar.gz
ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu
最近搞了一下Nexus 5的MultiRom Manger,体验了一把Ubuntu Touch和Android L,总体感觉还不错,不过Android L的NFC驱动还有问题,Ubuntu Touch优化还不足,画面有点卡,而且无法关背光。于是萌生了参与Ubuntu Touch驱动开发的念头,也算是把工作当成一种兴趣吧。
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VTK需要OpenGL3.0或更高版本的驱动,但虚拟机下的Ubuntu不支持OpenGL3.0,或者自己按网上教程配置之后也能支持,但过程相当繁琐,本人试验失败。
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
com.jetbrains.cidr.execution.debugger.backend.gdb.GDBDriver$GDBCommandException: Error creating process /cygdrive/f/jdk8u/jdk8u/build/linuxR/jdk/bin/java, (error 193).
目录 前言 老黄和他的核弹们 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA8.0 参考 最后 ---- 前言 在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情,
这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓) 首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
编译android源码只支持jdk 1.6,所以如果需要编译源码必须下载jdk 1.6,不能下载最新的jdk 1.7,如果不需要编译源码则可以下载1.7版本的。
本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了。
在程序员之友论坛找到了解决方案:https://stackoverflow.com/questions/29478686/troubles-installing-rgl-on-ubuntu 稍微有点麻烦: sudo add-apt-repository ppa:marutter/rrutter sudo apt-get update sudo apt-get install r-cran-rgl sudo apt-get install -y xorg sudo apt-get install -y l
如果想要了解 K8s 的一些特性,并且将其应运的很好,那就需要动手部署一个 K8s 集群。下面讲解下在腾讯云上 K8s 集群部署流程。
(Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明,本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用。)
在使用 VS code 调试Linux远程代码时报错,could not find or load the Qt platform plugin "xcb",本文记录解决方案。 错误复现 VS code 调试远程代码时报错、 This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "xcb". Available platform plugins are: linuxfb, mi
项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
由于实验需要,在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间,其中遇到了不少的问题,记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦,需要前期安装的东西比较多,逐一介绍。
长话短说,开门见山,验证码是网络安全的一个重要组成部分,提高了暴力尝试破解的成本,而验证码识别是其反面,本文将带领大家看看如何使用深度学习进行验证码的识别,各厂可以通过本文来认识图形验证码的弱点和不可靠性。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
比如: build-ffmpeg_code-Desktop_Qt_5_12_6_GCC_64bit-Release
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造成这种问题的原因是因为在Ubuntu下,例如Ubuntu 14.04或者16.04一般是不会出现broken dependencies,或者出现unmet dependencies, 但是如果我们使用dpkg强制安装了某些deb包,或者在build-dep的是否手动更改了某些Packages的文件和版本时, 那么在再次使用apt-get install或者build-dep来安装packages的时就很可能出现上面出现过的问题。
mono 3.10.0 正式发布:性能进一步改进,以前已经写过一篇 Centos 7.0 安装Mono 3.4 和Jexus 5.6。下面我们在CentOS 7上通过源码安装Mono 3.10, 需要安装最新的libgdiplus3.8。 1. 安装依赖项 yum -y install wget glib2-devel libtiff libtiff-devel libjpeg libjpeg-devel giflib giflib-devel libpng libpng-devel libX11 li
本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇,今天咱们不写代码,而是为今后的实战做些准备:在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程; 如果您电脑上有NVIDIA显卡,并且成功的安装了CUDA,那么就随本文一起实际操作吧,全文由以下内容构成: 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比 软硬件环境参考信息 众所周知,欣宸是个穷人,因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本,相关信息如下: 操作系统:Ubuntu16桌面版 显卡型号:GTX950M
本篇概览 台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,本文记录了此机器安装Ubuntu 16.04.7 LTS,再安装Nvidia驱动的过程; 另外还有一些避坑的小结,如果您遇到了类似问题可以拿来参考; 纯净Ubuntu系统 先安装Ubuntu16 LTS桌面版 U盘安装,我这里是惠普台式机,启动时出现惠普LOGO的时候,多次点击F10,进入bios,启动顺序选择U盘启动,然后在页面指导下顺利安装Ubuntu系统 需要注意的地方 网上很多安装文档中提到了要在BIOS设置中关闭secure
这里我们使用虚拟机来安装ubuntu。至于VMware具体安装方法大家自行百度。这里贴出我所用的版本。
NVIDIA是GPU(图形处理器)的发明者,也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
在出现的文件对话框中,选择qcustomplot.h和qcustomplot.cpp文件,将它们添加到您的项目中。 完成后,您的项目结构和.pro文件应如下所示:
vfox (version fox) 是一款跨平台、可拓展的通用版本管理器. 支持原生 Windows 以及 Unix-like 系统! 通过它, 可以快速安装和切换开发环境的软件版本. 最近给 vfox 水了几个插件, 其中就有管理多个 Erlang/OTP 版本的, 很喜欢他的插件管理机制. 之前也有使用过类似的 asdf 插件, 不过 asdf 之前的使用体验不怎么好, vfox 现在支持的插件已经非常之多了, 已经可以管理大多数语言的版本.
vfox (version-fox) 是最近比较热门的一个通用版本管理工具,使用 Go 语言进行编写,插件机制使用了 Lua 去实现扩展性. 目前 vfox 已经支持管理大多数主流编程语言的版本,生态还算强大。在这里你可以看到目前 vfox 所支持管理的编程语言版本和工具 -> vfox-Available Plugins
使用cd 命令,进入解压出来的“Android_JDK” -->“jdk6”文件夹,运行脚本文件
本文记录如何在 X11 应用里面,使用 XShapeCombineRegion 方法配置一个 X11 窗口支持和 Win32 窗口一样的命中测试穿透功能,即对应 Win32 的 WS_EX_TRANSPARENT 的鼠标、触摸等的点击等动作的穿透功能,可以实现在窗口中挖空一块范围直接穿透到后面的窗口
本文主要是对在最新的VirtualBox7上搭建Debian11的笔记记录,方便后续个人回顾,同时搭配对配置的浅析。
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
【CentOS环境】 http://centos-packages.com/7m
SUMO是一个微观的、连续的道路交通仿真软件,主要由德国宇航中心开发。该软件始于2000年,其作为一个开源、微观道路交通仿真而开发的主要目的是给交通研究组织提供一个实现和评估自己算法的工具。本文详解在Ubuntu 12.04下安装SUMO 0.19.0。
原文链接:https://blog.csdn.net/songrotek/article/details/48023461
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