5月1日发布的POP！_OS 20.04有可能成为任何新Linux用户的最佳起点之一。鉴于该发行版的日益流行，它将继续保持这种优势。 这是一个大胆的声明，但是开发人员System76在将该Linux发行版推到最前沿方面已经采取了一些大胆的举措。 该公司在其台式和便携式计算机生产线中预装了POP！_OS。尽管System76为公司自己的硬件创建了一个独特的，基于GNOME的品牌台式机环境，但是它无法发挥Apple的Mac锁定自己的操作系统的游戏。 该发行版可通过两个版本的下载免费获得。一个ISO用于Intel和AMD系统，第二个ISO用于Nvidia图形系统。 在Canonical于2017年决定停止开发Unity 8桌面外壳并用GNOME 3取代内部桌面之后，System76宣布Pop！_OS。 但是，POP！_OS并非Ubuntu GNOME的外观皮肤版本。它涉及更多。 POP！_OS具有一种风格，即GNOME桌面的自定义版本。定制部分是为什么此发行版是Linux新手如此理想的起点的原因。经过调整的桌面环境不会尝试模仿Windows的外观。 经验丰富的Linux用户也有很多理由也被POP！_OS与GNOME桌面的集成所吸引。它强调了GNOME UI的不断改进，并添加了自己的特殊功能，使该Linux OS对任何用户而言都是一个成功的主张。
告别 2021，展望 2022，itsfoss 整理了 2022 年值得期待的几个 Linux 发行版，我们在原来的基础上做了一些内容上的补充分享给大家。
作为一个用过30多年电脑和20多年Linux，以及10+发行版，从486（80486）一路走来的老菜鸟，却依然对此充满好奇。
从最佳Linux发行版列表中随便选择一种可能还是很容易的。但是，将两个类似的Linux发行版进行比较通常会让人更难选择了，比如，今天我们要比较的Pop！_OS与Ubuntu。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
近日，新入一台RTX3080的服务器，目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1，而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话，需要很强的动手能力，手动编译或者用英伟达 docker 容器。
Linux最主要的任务之一就是开发，许多企业都依赖Linux，没有Linux，技术根本满足不了当今世界发展的需求，也正因为如此，，开发人员不断地改进他们的工作环境，其中的一种方式就是有一个合适的平台，而Linux让你拥有许多选择
基于Linux的操作系统是最受欢迎的，并且最适合开发人员和程序员。大多数开发人员使用不同的Linux发行版来迅速完成工作并创建新的东西，但是作为我自己的前开发人员，我主要担心的一个问题是“我应该选择哪一个Linux发行版 ？” 同样，选择Linux发行版进行编程或软件开发时要考虑的其他一些问题是兼容性，功能，稳定性和灵活性。
最近发现了一个基于Ubuntu的衍生发行版，Pop!_OS，看着还不错，用户界面很友好，所以给大家介绍一下。
目前（至11/7/2020）我们还无法在英伟达 RTX 30 系列 GPU（Ampere）上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1，而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话只能手动编译或者用英伟达 docker 容器。
为深度学习项目建立一个良好的环境不是一件容易的任务。因为需要处理的事情太多了:库必须匹配特定的版本，整个环境需要可以复制到其他机器上，所有东西都需要能够机器中的所有驱动程序通信。这意味着你需要为你的NVIDIA GPU安装特定的驱动程序，并且CUDA库必须与你的驱动程序和你想要使用的框架兼容。
AI 视频生成领域近期算是非常热闹，个人也是非常的感兴趣，奈何电脑不给力，在搭建的过程中总是提示各种各样的问题 ， 不过天无绝人之路， 最近 腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI) 活动正在如火如荼的进行着， 因此决定挑战一下， 看下在HAI 上搭建 AI 动画生成框架 MagicAnimate 是否会有不一样的收获.
到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本：
Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载（例如机器学习框架）的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。
安装Ubuntu 20.04 安装NVIDIA 驱动 配置Pytouch 和tensorflow环境
下载链接：https://ubuntu.com/download/desktop/
一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面，将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/insta
不论是折腾深度学习、高性能计算，还是折腾向量数据库、相似性检索领域，在折腾的过程中，我们都可能会遇到需要 “OpenBLAS” 这个开源矩阵计算库的场景。
NVIDIA cuDNNis a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
最近由于工作需要要使用TensorFlow，所以只能狂补相关的知识。本来博主打算在Ubantu上玩，但是由于一些原因还是放弃了这个想法，就转移到Pycharm上来玩。以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程，分享一下。
GPU Driver：NVIDIA-Linux-x86_64-460.80.run
在过去的12个月里，对于 Ubuntu 的粉丝来说，可能充满了戏剧性和令人兴奋的时刻。尽管做了几个引起争议的决定，但 Ubuntu 在 2017 年的状态比以往任何时候都要好。它找到了痛点，找准了方向，开始大胆更新和尝试。 omgubuntu 用 12 张图片回顾了 Ubuntu 2017 年的关键事件： 一月：Ubuntu 手机充满不确定性的一个月，功能开发被搁置。 二月：参加 MWC 大会，并开始讨论其物联网产品，以及基于 Ubuntu 的 AR 头盔和机器人。 三月：开发人员忙于 Ubun
安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败，该安装教程选择的软件版本信息为：ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5
由【让你拥有专属且万能的AI摄影师+AI修图师——FaceChain迎来最大版本更新】这篇文章开始出发进行人脸写真的尝试，笔者之前modelscope申请过免费额度，这里有适配的GPU环境可以提供测试。 但是很难抢到GPU资源，需要等待很久，可能才能排到。
我的环境是Mac OS＋Python 2.7，选用的是Virtualenv安装方式，这种方式具有比较好的隔离性，不会与系统里其它python版本冲突，又不复杂。
创建镜像后如果快速运行镜像，docker run 有很多参数，只有少部分会修改，如果每天创建很多容器，每次都完整输入一次命令就很麻烦，容易出错，这时我们可以写一个 shell 脚本，把会修改的值变成参数，然后运行脚本的时候传递会变的参数即可。
相信不少人在“炼丹”过程中，光是安装或更新下面这“几大位”时就经历了一段"血泪史"吧：
科技作者Jason Evangelho分享了他最喜欢的Linux发行版和关于在Linux上游戏的想法。
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包
在使用深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow时，我们经常希望利用CUDA加速计算。然而，有时可能会遇到一个错误：RuntimeError: No CUDA GPUs are available。 这个错误表明深度学习框架无法检测到可用的CUDA GPU。但是大家明明都安装了CUDA了。 那么本文将详细分析这个错误的原因，并提供相应的解决方案。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888
答：请注意，此文本无法提供适当的结果。为了获得最佳且最少困扰的效果，建议您在计算机上进行双系统引导，选择Ubuntu 20.04版本。有些人使用虚拟机，但由于需要正确设置USB，这种方法可能会有不确定性。我听说有一些高级用户使用WSL2，但您需要知道如何正确设置USB并安装回环功能。我强烈建议您选择双系统引导方式。
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，所需的第三方模块和库需要另行安装，这个过程往往较为繁琐。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
购买基于Linux的笔记本电脑应该很容易，尤其是在大牌厂商的网站上。但事实并非如此。你必须采用变通的方法才能成功，否则就会花费更多的钱!
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法： 安装基本的Python环境，需要什么再继续安装。 安装Anaconda，
容器化技术在各种生产领域已经得到了广泛的应用，这得益于容器的轻量化（相比于虚拟机而言），安全性（隔离弱于虚拟机，但是权限控制得当的情况下也可以认为是安全隔离的）以及系统级虚拟化带来的高可用性（基于NameSpace和cgroup）。虽然现在各大平台的兼容性有趋同的势头，比如Windows推出了WSL子系统，使得用户在Windows机器上也可以很轻松的搭建Linux环境。但是容器依然保持着它的热度，这说明它的可用性并不是一个系统组件就可以替代的。前面几篇文章中我们介绍过Docker容器和Singularity容器的用法，这里我们再讲讲Singularity容器的非源码安装方法（Manjaro Linux平台），以及修改静态容器镜像文件的方法。
Github: https://github.com/mdeloof/statig
来源：虎贲智能机器 本文长度为1000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍基于ubuntu16 Python3 tensorflow的人工智能开发环境的搭建。 人最大的长处就是有厉害的大脑。电脑、手机等都是对人大脑的拓展。现今，我们每个人都有这个机会，让自己头脑在智能的帮助下，达到极高的高度。所以，拥抱科技，让智能产品成为我们个人智力的拓展，更好的去生活、去战斗。 用项目引导学习： 我们的目标是用现有最流行的谷歌开源框架TensorFlow，搭建一款儿童助学帮手。类似于现在已有的在售商品小米智能语音盒子之类
人最大的长处就是有厉害的大脑。电脑、手机等都是对人大脑的拓展。现今，我们每个人都有这个机会，让自己头脑在智能的帮助下，达到极高的高度。所以，拥抱科技，让智能产品成为我们个人智力的拓展，更好的去生活、去战斗。
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首先说一下Docker虚拟机。为什么需要虚拟机？不知道你是否有过这样的经历，在github上看到一个有趣的开源项目，把代码下载下来，按照项目上的说明编译运行，结果发现怎么也不能成功。
深度学习环境部署的方法有很多种，其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章，这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤，然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后，提供了一些示例和常见问题解决方法。
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