VM不推荐在Ubuntu中使用VMtools而是open-vm-tools,原文地址https://kb.vmware.com/s/article/2073803 安装方式 1 更新系统源 sudo apt update 2 安装open-vm-tools sudo apt install open-vm-tools 3 如果要实现文件夹共享,需要安装 open-vm-tools-dkms sudo apt install open-vm-tools-dkms 4 桌面环境还需要安装 open-

命令行快捷键 https://blog.csdn.net/wanlhr/article/details/80926804 Ubuntu18.04使用vi命令修改文件并保存 vi /opt/teamviewer/config/global.conf i 修改... 键盘左上角“Esc”键 :wq Ubuntu18.04图形化界面下操作上锁的文件:(原因是缺少权限) 直接Ctrl+Alt+T打开终端执行命令:sudo nautilus Ubuntu18.04删除文件 sudo rm -rf 文件夹名

卸载命令:sudo apt --purge remove teamviewer 安装:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-05/152282.htm 如何在Ubuntu 18.04上安装TeamViewer [日期:2018-05-08] 来源:Linux公社  作者:醉落红尘 [字体:大 中 小]   目的目标是在Ubuntu 18.04 Bionic Beaver Linux上安装TeamViewer 操作系统和软件版本 操作系统: - 目标是在Ubunt

1. kolla 项目介绍 简介 kolla 的使命是为 openstack 云平台提供生产级别的.开箱即用的自动化部署能力. kolla 要实现 openetack 部署分为两步,第一步是制作 docker 镜像,第二步是用 ansible 实现编排部署.因此,kolla 项目又被分为两个小项目:kolla.kolla-ansible,分别用于实现镜像制作和编排部署功能. kolla-kubernetes 类似于于 kolla-ansible,篇幅原因本文不做过多介绍. kolla 的优势 市

之前个人笔记本装的是 Linux Mint,用了一段时间但是体验不佳,所以打算换成 Ubuntu .作为一个 Linux 小白,当时配置一些软件环境费了不少时间.这次打算简单记录下,和大家分享一下我的踩坑记录. 安装 Ubuntu 18.04 LTS 截止发文前,Ubuntu 18.04 LTS 是官方目前最新长期支持的版本.其安装非常简单,整个过程只用到如下几项工具,请提前准备好. Ubuntu 18.04 LTS 镜像 镜像刻录工具 Etcher 一个存储容量 4G 以上的 U 盘 简单讲一

https://blog.csdn.net/u013068789/article/details/82051943 介绍 UFW或Uncomplicated Firewall是iptables一个接口,旨在简化配置防火墙的过程. 虽然iptables是一个可靠而灵活的工具,但初学者很难学会如何使用它来正确配置防火墙. 如果您希望开始保护网络,并且您不确定使用哪种工具,UFW可能是您的正确选择. 本教程将向您展示如何在Ubuntu 18.04上使用UFW设置防火墙. 先决条件 要学习本教程,您需要

跨平台系列汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#linux VSCode安装:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6661644.html 搜狗拼音安装:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6662374.html 直接进入附录:https://www.cnblogs.com/dunitian/p/6745562.html#netcore2.1 官方参考链接: 离线下载:

安装Ubuntu 18.04后的一些操作 1.设置root密码 sudo passwd 2.登陆root(输入密码后看到井号就是切换成为root账户) su 3.删除预装 apt-get remove thunderbird totem rhythmbox empathy brasero simple-scan gnome-mahjongg aisleriot gnome-mines cheese transmission-common gnome-orca webbrowser-app gno

狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装.比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了.由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了. 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都支持安装 cuda).然后确定自己要安装的是什么版本的 TensorFlow,因为不同的版本对 cuda 和 cudnn 的版本要求不一样.具体可以参考此链接:https://tensorflow.g

Ubuntu 18.04 下配置 HAXM 加速 Android模拟器 最近在vmware环境下搭建ubuntu18.04开发环境,开始发现总是运行android模拟器在console提示加载如下错误信息: Emulator: emulator: ERROR: x86 emulation currently requires hardware acceleration, 开始排除虚拟机是否开启虚化,android studio的extras包是否安装,还有platform-tools,build

https://www.linuxidc.com/Linux/2018-06/152993.htm 初次听说过Linux的时候,是大一计算机课时候老师介绍说除了Windows还有Linux.Unix操作系统.但真正接触Linux是为管理虚拟专用服务器(VPS),都说Ubuntu适合新手于是接触了是Ubuntu 10.10(Maverick Meerkat).从此爱上了Linux.虽然之后我使用CentOS的时间长于别的Linux Distribution,但Ubuntu从没有离开过我的电脑.如今

虽然Ubuntu 18.04可以通过apt安装caffe,但是为了使用最新的代码,还是值得从源码安装一遍的. 安装环境 OS: Ubuntu 18.04 64 bit 显卡: NVidia GTX 1080 CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Python: 3.6 任务:从源码编译安装caffe 安装OpenCV 参考[笔记] Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程,安装OpenCV. 安装依赖 $ apt install -y libprotobuf-dev l

标准常规安装方法安装的OpenCV版本比较低,想尝鲜使用4.0版本,只好源码安装. 安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 CUDA:10.0 cnDNN:7.4 cmake: 3.10.2 任务:源码编译安装OpenCV 4.0 安装依赖 $ sudo apt install -y build-essential cmake git pkg-config libgtk2.0-dev libopenexr-dev $ sudo apt ins

安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 任务:安装 CUDA 10及cuDNN 7 工具下载 NVidia官网下载下列文件: CUDA 10:cuda_10.0.130_410.48_linux.run cnDNN 7.4:cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 安装CUDA $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 先输入accept接受协议,然后按需回答问题即可. 注意

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来

Ubuntu 18.04 下 emscripten SDK 的安装http://kripken.github.io/emscripten-site/docs/getting_started/downloads.html#installation-instructions 需要环境清华安装源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu$ sudo apt update$ sudo apt install vim openssh-server g

Ubuntu 18.04 编译 ijkplayer 1. 配置安装源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu 2. 配置好安装源后,安装一些组件 $ sudo apt update $ sudo apt install vim openssh-server git curl wget tar unzip $ sudo apt install build-essential openjdk-8-jdk yasm python 3. 下载sd

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

网上很多关于Ubuntu 18.04 美化的配置,但每个人遇见的问题都有些不太一样, 现将本人配置的过程整理如下 更新源为阿里云 找到Software & Updates,将源更新为阿里云的源 在其他软件里面将Canonical Partners勾上 然后自己手动更新一下 sudo apt update sudo apt upgrade 搜狗拼音 sudo apt-get install fcitx-bin 安装fcitx-bin sudo apt-get update --fix-missin

ffmpeg 是一个由提供对视频.音频和其他多媒体流文件进行处理功能的库和程序构成的自由软件项目,其常被用于适用于不同格式的音频和视频的录影.转换和流处理等场合.这里记录在 Ubuntu 18.04 平台下安装 ffmpeg 的过程.( 注:ffmpeg 目前已经可以通过 apt 直接进行安装,见最后 ) 安装过程 a.在 ffmpeg 官网上下载对应的安装压缩包,笔者使用的是 ffmpeg-4.1.tar.bz2 ,将其解压至用户主目录下. tar -xvjf ffmpeg-4.1.tar.b