解决无法定位软件包  或  install net-tools  当我们安装好Linux后,因为里面有很多功能服务没有安装(如ifconfig.vsftpd) 所以出现一些command  '***** ' not found,but can be installed with错误 我们就会需要安装来使用,系统需要更新或者升级. ~$ ifconfig Linux系统需要更新,用以下命令: sudo apt-get update 或者Linux系统软件需要升级,用以下命令:sudo apt-ge

为了学习深度学习,这几天在安装深度学习框架,cuda安装时却出现无法定位软件包的问题.cuda官网下载时提供了deb和run格式,今天只讲deb格式的安装包安装过程的问题. 按照官方教程,下载好cuda deb包后,分别用 sudo dpkg -i XXX.deb sudo apt update sudo apt install cuda 运行即可,一开始没太懂,安装了cuda9.1,发现版本太高,于是又重新下载cuda8.0,可是按上面步骤安装时还是给我安装的是9.0版,其实在sudo apt

主要是更新源的问题,我安装ibus-pinyin老是提示"无法定位软件包" 最后我用的是163的源: # 源 deb http://mirrors.163.com/debian wheezy main non-free contrib deb-src http://mirrors.163.com/debian wheezy main non-free contrib deb http://mirrors.163.com/debian wheezy-proposed-updates ma

异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 以前遇到过,后来好久没碰Linux了,忘记了.之后上网搜了一下....呃,发现解决方案是我自己写的...于是蛋疼了一下,好吧记录一下吧 场景还原:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4712323.html 安装软件的时候出现“无法定位软件包” 安装以往惯例,肯定是源出错了,但是我源没问题==>后来发现得先更新一下才ok 源修改:http://w

gmpy2需要gmp.h &mpfr.h &mpc.h 安装命令: sudo apt-get install libmpfr-dev libmpc-dev  成功之后再输入安装命令: pip install gmpy2 若遇到无法定位软件包: 则输入命令:sudo gedit /etc/apt/sources.list 弹出文件,在文件末尾添加: deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib 若

在etc/apt   的sources.list 添加镜像源 debhttp://http.kali.org/kali kali-rolling main non-free contrib 或 deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib 然后 sudo apt-get update/sudo apt update && sudo apt upgrade 接着安装就可以了.注意要连网.   de

问题现象 root@zhouls-virtual-machine:~/snort_src# apt-get install bison flex 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 现在没有可用的软件包 flex,但是它被其它的软件包引用了. 这可能意味着这个缺失的软件包可能已被废弃, 或者只能在其他发布源中找到 现在没有可用的软件包 bison,但是它被其它的软件包引用了. 这可能意味着这个缺失的软件包可能已被废弃, 或者只能在其他发布源中

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list-bak #先将之前的source-list备份 sudo vi /etc/apt/sources.list 编辑镜像文件时候,要在root模式下. 加入以下镜像(中科大的镜像) deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiversedeb-src https://mirrors.ust

[解决] 执行 apt-get update 然后再进行安装,即可. (完)

解决办法: 在etc/apt/sources.list最后一行添加 deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty main universe restricted multiverse 只有sudo apt update即可解决问题

20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik

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常用的deep learning frameworks 基本转自:http://www.codeceo.com/article/10-open-source-framework.html 1. Caffe 基于C++开发 2. Theano 大部分代码是使用CYthon开发的,主页有很详细的教程,在github上有Theano的软件包,另外还有一份pdf的tutorial 基于theano派生了许多的深度学习python软件包:Keras(documents).Lasagne(documents

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论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

不多说,直接上干货! 写在前面:笔者由于还在学校学习,学校没有开发给Linux用的上网客户端,所以只能用在windows系统中通过安装虚拟机运行linux比较方便,但没有外网,只有学校的教育网,所以我需要将ubuntu的默认源修改为教育网中的资源才可以完美运行ubuntu,当然这个教程也适用于修改为非教育源. 第一步,备份官方的默认源 避免自己手贱操作失误,重装系统太费时间 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 此命令是备份该官方源

最近我开始学习深度学习框架Tensorflow,一开始在windows平台下的anaconda下安装,由于anaconda安装几次后navigator打开老是出现闪退的问题,所以决定换个ubuntu下继续折腾tensorflow.本人台式机没有NVIDIA显卡,只装的CPU版本的.好了,下面开始吧. 首先安装好ubuntu16.04版本的系统(最好是ubuntu的14.04版本以上),ubuntu系统已经自带了python2.7,所以不需要再安装python了. (可以直接打开terminal终