FreeBSD是一个完全开放的、安全的系统，可以Do it yourself的系统。但是个人还是不喜欢呆板的命令行界面，所有就给 FreeBSD 12.1 安装 GNOME3 图形界面。
最近，有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题：开机后无法进入图形化界面，只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因，并提供解决方案。
https://tensorflow.google.cn/install/source
最近使用Steam下载了一款3D游戏，好大G啊，花了我老长时间了，安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对，无法启动游戏，郁闷了。
我用过多款linux系统，电脑上装的是Ubuntu和deepin，服务器端用的是centos，还用过优麒麟等。黑苹果也用了一段时间。现在linux系统已经发展的比较完善，内核及其图形界面也很稳定，当要说真的可以当做个人操作系统来使用的，我认为是deepin系统。deepin是一款国产系统，基于debian开发的linux操作系统，它拥有linux系统的所有优势，而且完美结合deepin-wine可以使用windows相关应用，个人上个网聊个微信，编辑个文件绝对不在话下，而且其软件运行速度要比windows系统快。随着系统的不断完善和发展，我相信deepin以后肯定可以支持更多的应用。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先，需要更新系统并安装NVIDIA驱动，然后下载CUDA 8.0，接着安装PyTorch。安装完成后，可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后，更新numpy并验证GPU是否可用。
前几天买了一张RTX2060显卡，想自学一下人工智能，跑一些图形计算，安装Ubuntu1 8.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦，所以这里记录一下安装过程，以供参考：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 href=”file:///C:/DOCUME~1/ZZH331~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/04/clip_filelist.xml” rel=”File-List” />
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！
这里选择continue继续就好（这里我想的是要是之前没有安装显卡驱动的话，在这里安装的显卡驱动重启后会不会黑屏）
遇到的问题：在这个步骤的时候，由于我们是多账号的服务器，在登录管理员账号的时候，老是出现login incorrect，但是通过普通用户是可以登录的，因此通过普通用户登录，然后su 然后输入密码
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆（Loop Login）问题，一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
如果返回结果是 True，则说明环境已经搭建好；如果返回是 False，则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题，那么可能和笔者一样，是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动，需要将其禁用，然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动（详见下文）。
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS，这是一个长期支持版本，官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级)，一直到2021年4月份。 之前由于某些原因，对Linux的桌面版一直持排斥的态度，一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此，然而上手16.04后，瞬间有种惊艳之感，第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的，本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美，我更加倾向于Windows 10的Metro风，扁平化的设计才是主流，真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验，无论是从整体流畅性还是细节的改进。
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中，安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法，通过PPA源安装，禁用nouveau驱动，并更新内核，即可成功安装。安装完成后，重启系统，登录死机现象消失，系统运行正常。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
禁用BIOS的secure boot，即disable它，如果不关闭，使用第三方源安装显卡驱动会安装后不能使用。
/由于工作需要，必须换操作系统了，一想到笔记本已经冗杂不堪，所以就索性重装成Linux系统，虽然显卡性能不如实验室的机器，但完全可以当做试验机，同时本身机子性能也不差，所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法，后来装完了之后呢，体验总体也不错，但总归是有写麻烦，我总结一下放在开头。
上周末，智谱AI在2023中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3，在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试，实际效果确实要比ChatGLM2要好。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
1. 下载cuda10.1： 英伟达官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_6
注释：升级高版本的nvidia驱动和cuda是不影响现有的docker镜像和容器的。因为是向下兼容的。仅仅升级后重启服务器即可。
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统：Windows 10 显卡型号：Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动：391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章，作为作者进行机器学习的基础篇（筑基期），后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装，CUDA Toolkit安装，以及cuDNN的安装，以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
我们在linux中安装驱动，有时会遇到受限或冲突，通常解决方式都是要修改blacklist.conf, 那么如何认识和深入了解它呢？下面就解读下 一、blacklist黑名单 对内核模块来说，黑名单是指禁止某个模块装入的机制
可能想玩Linux系统的童鞋，往往死在安装NVIDIA显卡驱动上，所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2，相比前一版本推理速度提升42%。最近，终于有时间部署测试看看了，部署过程中遇到了一些坑，也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程，同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得，希望能帮助大家快速部署测试。另外：作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了，获取方式直接回复：「chatglm2-6b」
最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用，所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN，在学习过程中，顺便记录学习过程。在供大家学习的同时，也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例，以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。
DHCP 还支持其他功能，例如 IP 地址续约和释放。在租约期过期之前，设备可以向 DHCP 服务器发送续约请求（DHCP Renew），以延长租约时间。当设备不再需要 IP 地址时，它可以发送一个释放请求（DHCP Release），将 IP 地址返回给服务器以供其他设备使用。
在购买电脑时，大家都会看一下设备介绍，其中就有显卡驱动这一项，对于不精通电脑的人来说，对于显卡驱动不太认识，这是电脑在安装完系统之后，都需要安装的一种驱动，如果没有显卡驱动电脑也无法正常的工作，下面就来看看显卡驱动的作用是什么吧。
降级参考1 降级参考2 一些命令记录： sudo apt-cache search desktop dpkg --get-selections |grep xxxx sudo dpkg -P linux-image-5.x.x-xx-generic （deinstall的要用这个指令删除） sudo apt remove linux-image-5.x.x-xx-generic （install的用这个指令删除） 然后无法登陆桌面应用，怀疑桌面应用或者amd驱动问题 image.png 查看start
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。
近日，由于博主的笔记本电脑过于卡顿，升级了128GB的固态硬盘到512GB，重装系统后也需要重装生产力工具——Adobe系列全家桶。 2019年10月，Adobe发布了最新的Adobe Premiere Pro 2020以及其他系列的最新版本全家桶应用，换了硬盘的博主自然要重装系统和重装Adobe Premiere Pro 2020等生产力工具。 然而，在本次Adobe Premiere Pro 2020安装成功后，打开Adobe Premiere Pro 2020出现了系统兼容性报告问题。
查看文件夹下 nvidia-***.***.*** 的文件夹，字符串中nvidia- 后面的部分都是驱动版本
一般用户重新安装系统或者更新显卡驱动后，安装光盘中的英伟达显卡驱动，安装后却提示“NVIDIA安装程序失败”，遇到这样的问题，很多用户会选择重启后重新安装一次，不过都不能解决安装电脑显卡驱动安装失败的故障，下面华海电脑网小编给大家几个解决方法：
前段时间重装了Arch Linux，用了好看的Plasma桌面，但是最近这几天桌面特效突然没有了，让我非常郁闷。于是乎我开始动手排查起来。
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
当前只装了ubuntu16.04单系统，亲测可用，之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的，只是需要切换视频线的接口，可参考这篇
本文介绍了跨平台的概念以及实现原理，从硬件、操作系统、语言、框架等多个层面分析了跨平台的实现方式。同时，通过举例，让读者更直观地理解跨平台的真实含义。
在安装驱动程序的过程中，会因为缺少gcc、g++、make等development tool而报错导致无法完成驱动程序安装（ERROR：Ubable to find the development tool 'make' in your path...），不用担心，手动安装这些开发包后再次执行安装指令即可。另外，安装过程中出现的弹框根据默认选项选择即可。手动安装development tool指令为:
Manjaro 是一款基于 Arch LInux 的自由开源发行版，它吸收了 Arch Linux 优秀丰富的软件管理，同时提供了稳定流畅的操作体验。优雅简单是它的追求，稳定实用是它的优势。
裸金属发货失败，不一定是没货，可能是镜像有问题，比如用于购买BMG机型的镜像里包含了不兼容的显卡驱动（没有显卡驱动没事，有但是不兼容则会有问题）
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后，先安装自己显卡对应的驱动，在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时，选择 No。（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。
问题描述：Ubuntu使用光盘/USB安装时，出现"install ubuntu/ try ubuntu without installation"选择，但是Enter安装时，显示器显示没有信息，进行休眠
GPU云服务器，如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力，需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License（实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了，否则打开软件报错，但是软件实际运行的渲染效果怎样，是否跟license有关，需要业务自己去验证）。
部署KYC人脸对比服务，需要GPU支持，生产环境都是容器，所以就需要捣鼓下docker如何支持GPU。
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