服务器在安装时没有安装图形库,因此在使用OpenCV时(Python import cv2),会提示找不到库:
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错误代码 ImportError: libXext.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 📷 可通过安装qt4解决 ubuntu apt install python-qt4 #centos: yum -y install python-qt4 其他错误 ImportError:libcblas.so.3: 📷 ImportError:libjasper.so.1: image.png ImportError:li
作为Android开发者反编译apk是我们需要掌握的技能,那么在Ubuntu环境下反编译怎么进行Apk的反编译呢?
64位的ubuntu没32位的运行库真是令人倍感忧伤,可偏偏学校的dr.com必须依赖32位的各种库文件。
在Ubuntu 20.04下,如果从应用商城中直接下载VS code,有可能会导致无法使用中文输入法的问题,那么就只能从其他地方写了中文再复制过来,非常的麻烦。从一些文章中收集到的信息来看,应该是从应用商城中下载的VS Code是一个阉割版的软件,其中就把中文输入法这一项给抛弃了。因此我们的操作是先把从应用商城安装的VS code卸载掉,然后重新安装一个完整版的VS code即可解决问题。
如果您更喜欢Oracle JDK,可以下载适用于Ubuntu的二进制文件,然后安装它。可以在Oracle网站上找到JDK下载链接。
可能出现的报错 :Permissions 0640 for '/etc/ssh/ssh_host_ed25519_key' are too open.
光学字符识别(OCR)现在已经有很广泛的应用了,很多开源项目都会嵌入已有的 OCR 项目来扩展能力,例如 12306 开源抢票软件,它就会调用其它开源 OCR 服务来识别验证码。很多流行的开源项目,其背后或多或少都会出现 OCR 的身影。
《基于腾讯云CVM如何搭建visual-chatgpt的环境》一文主要描述了基于腾讯云CVM的TencentOS Server 3.1(TK4)搭建的visual-chatgpt(https://github.com/microsoft/visual-chatgpt)搭建环境。本文将记录以Ubuntu-64位-Ubuntu Server 22.04 LTS 64位 | img-487zeit5 来搭建环境。尽量帮助大家零基础的在腾讯云中玩起来。
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。
现在,有一家公司来拯救脸盲了,不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司,而是一家动图表情包网站:GIPHY。
TeamViewer是一个能在任何防火墙和NAT代理的后台用于远程控制,桌面共享和文件传输的简单且快速的解决方案。为了连接到另一台计算机,只需要在两台计算机上同时运行 TeamViewer 即可,而不需要进行安装(默认是免安装方式运行)。该软件第一次启动在两台计算机上生成 ID。只需要输入你的伙伴的ID到TeamViewer,就会立即建立起连接。
本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算,同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动,以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
例如:LibreOffice_7.1.0.2_Linux_x86-64_rpm.tar.gz
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现在,有一家公司来拯救脸盲了,不是你熟悉的硅谷 / 后厂村大公司,而是一家动图表情包网站:GIPHY。
发起 arp 攻击 , 攻击目标(192.168.46.4)ping www.baidu.com 失败
libnids RPM包地址:http://www.rpmfind.net/linux/epel/7/x86_64/Packages/l/libnids-1.24-6.el7.x86_64.rpm
有时需要远程控制ubuntu系统的电脑,Teamviewer在linux下也可以进行安装,大致看了下向日葵在linux下配置好像比较麻烦,而且Teamviewer远程控制的流畅性一直不错,就选择安装Teamviewer。
现在深度学习的框架主要有Tensorflow,Pytorch,MXNet,Paddle和Keras,简单总结一下:
安装其他库的命令:!pip install或者!apt-get install命令
链接: https://pan.baidu.com/s/1wtec1_UlBA1wxwNeMyFBOw 密码: 7j1l
由于IP设置的问题,有时候会出现Github无法访问的问题,经过一番的资料检索之后,发现如下的方案可以成功解决在Ubuntu下无法正常访问Github的问题(有时候可以打开,有时候又不行)。
配置文件:file-online-preview-master\server\src\main\config\application.properties
一些重要文档格式之间的互转在目前显得尤为重要,pdf作为通用格式在现在各个平台上兼容性是最好的,所以写python脚本将这些word文档批量转换pdf是最好的解决方案。
结合我们822实验室开源的图像处理平台(http://822lab.top)介绍Jenkins安装与配置(Flask+Gunicorn及React),供后续学弟学妹参考,整个平台的从零搭建记录在[这里](https://www.jianshu.com/p/d92a53d57ab1),后端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822server),前端仓库在[这里](https://gitee.com/happysunrise/lab822),欢迎大家为平台做贡献。
✨本文提供了一套完整的基于Docker的目标检测研究环境搭建思路,对官方教程进行了一定的修改和补充。同时随文提供SSH和Jupyter server实践,均为可用状态,提供了可靠资料给小伙伴们探索。
结合我们822实验室开源的图像处理平台(http://822lab.top)介绍Jenkins安装与配置(Flask+Gunicorn及React),供后续学弟学妹参考,整个平台的从零搭建记录在这里,后端仓库在这里,前端仓库在这里,欢迎大家为平台做贡献。
Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件,文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。
ORACLE_HOME目录位于:/opt/oracle/product/19c/dbhome_1
1.对于ubuntu server默认无中文输入法框架,我比较倾向于我一直使用的ibus-sunpinyin。这里我需要先安装ibus的框架
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具,非常适用于学习,不过在企业中应用时,该工具总感觉差了一点,经常需要安装各种包,而有些包未必能通过conda进行安装。因此,我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境,尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
vim先按Esc,然后输入:wq回车,保存退出,生怕你们linux不好(doge。
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
这里的模拟环境就是在PC上去模拟开发板的开发、调试,跟开发板本身没有关系。我这里的操作系统环境为Ubuntu 20.04。
一、Oracle VirtualBox安装Linux7.0全屏设置 1. 点击菜单栏 设备 –> 分配光驱 –> 选择一个虚拟光盘,找到VirtualBox安装目录下的VBoxGuestAdditions.iso,加载此镜像。 2. 启动Linux系统并用root身份登入系统 3. 执行挂载命令,将虚拟光盘挂在到 /mnt/cdrom,如果没有cdrom目录,则先创建之。 mkdir /mnt/cdrom mount -t auto -r /dev/cdrom /mnt/cdrom 4. 复制脚本到/t
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
本篇文章,我来分享如何使用 Docker 来搭建一个能够跑在本地的轻量图片搜索引擎,实现日常生活中我们习以为常,但是实现起来颇为麻烦的功能:以图搜图。
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。
最近想到尝试用python开发一款app,google搜索了一番后,发现确实有路可寻,目前也有了一些相对成熟的模块,于是便开始了动手实战,过程中发现这其中有很多坑,好在最终依靠google解决了,因此小记一番。
我很早之前就想开发一款app玩玩,无奈对java不够熟悉,之前也没有开发app的经验,因此一直耽搁了。最近想到尝试用python开发一款app,google搜索了一番后,发现确实有路可寻,目前也有了一些相对成熟的模块,于是便开始了动手实战,过程中发现这其中有很多坑,好在最终依靠google解决了,因此小记一番。
机器之心专栏 作者:Jinkey 1 简介 Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2 和 Python 3 的环境,支持 Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等),支持 pip 安装任意自定义库。 网址:https://colab.research.google.com 2 库的安装和使用 Colab 自带了 Tensorflow、Matplotlib、Numpy、Panda
看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的,不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此,我打算再进一步,利用Docker在云服务器上部署YOLOv5,这样就能够开放给别人使用。
设置新的Web服务器时最常见的需求之一是发送电子邮件。最安全,最简单的方法是将服务器连接到SendGrid或Amazon SES等邮件服务。使用外部服务将帮助您避免陷阱,例如您的服务器IP被反垃圾邮件服务列入黑名单。
Colab 是谷歌内部类 Jupyter Notebook 的交互式 Python 环境,免安装快速切换 Python 2和 Python 3 的环境,支持Google全家桶(TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive等),支持 pip 安装任意自定义库。网址:https://colab.research.google.com
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