，而编译内核是你的任务 不管出于什么原因，懂得如何编译内核是非常有用的，而且可以被视作一个通行权。...当我第一次编译一个新的 Linux 内核（那是很久以前了），然后尝试从它启动，我从中（系统马上就崩溃了，然后不断地尝试和失败）感受到一种特定的兴奋。 既然这样，让我们来实验一下编译内核的过程。...解压源码 在新下载的内核所在的文件夹下，使用该命令来解压内核： tar xvzf linux-4.17-rc2.tar.gz 使用命令 cd linux-4.17-rc2 进入新生成的文件夹。...一旦你已经遍历了整个配置列表（它非常长），你就准备好开始编译了。 编译和安装 现在是时候去实际地编译内核了。第一步是使用 make 命令去编译。调用 make 命令然后回答必要的问题（图 2）。...你已经编译了一个 Linux 内核！它是一项耗费时间的活动；但是，最终你的 Linux 发行版将拥有一个定制的内核，同时你也将拥有一项被许多 Linux 管理员所倾向忽视的重要技能。
本片文章呢，首先介绍如何安装nginx，并开启一个web服务。 首先呢先登录服务器，linux远程登陆的话用的是ssh命令，在本地计算机打开一个命令行，输入如下命令: ?...这里面的configure是编译程序，src是nginx源码，man是判断系统的程序。 接下来还不能编译，因为编译安装nginx的话，系统需要安装几个依赖程序； 安装命令如下： ?...之后就开始第一步编译了，第一步编译用上面解压出来的configure编译，所以要进入解压目录，执行编译。...然后如何关闭nginx，nginx的常用命令有哪些，nginx的配置文件如何修改，等等这些会在后续文章中为大家更新。欢迎大家留言。...系列文章: 1、linux如何安装nodejsnodejs开发环境配置【1】-nvm的安装详解
操作系统环境 VMware workstation15 Pro Ubuntu 18.04 LTS 待编译内核5.3.10版本 Compiler...: gcc (Ubuntu 7.4.0-1ubuntu1~18.04.1) 7.4.0 内核下载地址 kernel.org 环境配置 在正式编译前需要安装部分软件...tar -zxf linux-5.3.10.tar.xz cd linux-5.3.10 配置内核 在正式编译内核之前，我们首先必须配置需要包含哪些模块。...如果你不知道该如何选择的话，默认退出即可。 编译和安装 退出menuconfig后，在命令行中输入 make -j4 命令即可开始编译。...输入下列命令将内核作为引导，将数字更改为你自己编译的版本号： sudo update-initramfs -c -k 5.3.10 下面更新一下grub：
-10.2/bin - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.2/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.2/lib64...to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in.../usr/local/cuda-10.2/bin To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf...in /usr/local/cuda-10.2/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA....Logfile is /var/log/cuda-installer.log To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local
检查Driver Note: 一台机器只能对应一个nvidia driver，而一个nvidia driver可以对应多个cuda。只要在自己的路径下把cuda指定成特定版本就行。...安装Cuda 查看本机操作系统： cat /etc/issue 前往英伟达官网，下载对应的cuda版本： ? Note： 以下以cuda9.0为例。...安装cuda： sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run Note: 勿装driver！否则会安装失败！ ?...解压： mkdir cudnn tar -xvzf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.2.24.tgz -C cudnn/ 复制文件： sudo cp cudnn/cuda/lib64/...lib* /usr/local/cuda-9.0/lib64/ sudo cp cudnn/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/ 设置软链接
本文章主要是记录，cuda 编程过程中遇到的相关概念，名字解释和问题；主要是是用来备忘： cuda PTX ：并行线程执行（Parallel Thread eXecution，PTX）代码是编译后的GPU...代码的一种中间形式，它可以再次编译为原生的GPU微码。...下面几条链接，是对nvcc 编译过程中，编译参数的解释：-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61；本编译参数适用于.../index.html#gpu-feature-list nvcc 编译过程理解：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html...C++ 混合编译Demo, 较为优秀） 保持更新，更多内容，请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
由于需要，最近得重新运行一个CUDA项目，但我苦于没有经验，只能从编译开始入门一下，不过还是不算难的，难的是原项目代码不保证质量，而且有若干无关文件，且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚，导致搞了一大堆操作...要注意查看项目的源代码，是直接调用的，还是依赖编译环境的。前者需要将模块构建完成后放到项目中，而后者只需要在系统中安装相应模块，程序运行时会调用系统的库。...ANN模块同理，下载源文件tar.gz，在这里下载 ，然后注意编译的方式，使用linux-g++ tzloop@tzloop-GE62-6QC:~/Desktop/ann-1.1.2+doc$ make...linux-g++ … … Triangle模块同理，在这里下载 ，最后Cubu也要放进来（项目lib目录），然后改下名字（随意），这里把版本号去掉了。...解决方法：这是Cuda路径配置错误导致的，查看makefile中对应cuda的路径CUDAROOT，修改成本地环境对应的cuda路径。相应的也要修改CUDALIB路径。 ? ?
这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...01 OpenCV+CUDA编译与配置 首先说一下系统与相关软件版本： Window 10 x64 VS2015专业版 CMake 3.17.1 OpenCV4.4.0 OpenCV_contrib-...这样我们就完成了OpenCV CUDA的编译。...完成了整个编译过程之后，生成install之后就可以来配置OpenCV CUDA支持啦！
Linux安装CUDA的正确姿势 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。...运行cuda文件 首先给cuda可执行权限： sudo chmod a+x cuda_9.2_linux.run 运行cuda文件： sudo ..../cuda_9.2_linux.run --no-opengl-libs cuda主要有以下参数： --no-opengl-libs：表示只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。必需参数，原因同上。...编译samples例子 #编译并测试设备 deviceQuery： cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ..../deviceQuery #编译并测试带宽 bandwidthTest： cd ../bandwidthTest sudo make .
opencv_contrib/releases/tag/4.8.0 把OpenCV4.8与OpenCV4.8扩展包都解压缩到D盘，目录分别如下： D:\opencv-4.8.0 D:\opencv_contrib-4.8.0 编译生成...然后设置扩展模块路径 设置完成以后，搜索CUDA关键字，全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】，运行完成以后，再次搜索CUDA关键字，选择如下： 点击【Generate】，生成如下： 从newbuild...文件夹中选择OpenCV.sln 工程文件 双击打开如下： 然后切换到Release模式，点击INSTALL右键生成，等待两个小时以后基本上会完成编译，我最终完成编译之后的结果。...2.无需编译XFeature2D、FaceModel、Test等模块，统统取消勾选（默认是勾选的） 配置运行测试 重新配置好OpenCV + CUDA的支持，修改包含目录、库目录、链接器，然后设置好新的环境变量路径...); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 推荐阅读 Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码记录 Pytoorch轻松学 – RetinaNet
查看cuda11支持的vs版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html tmp.png...1，安装 visual studio 2019 community 免费版 2，下载安装CUDA Toolkit，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...，如下： tmp.png 9，再configure 10，在搜索框中 WITH_CUDA，BUILD_CUDA_STUBS，都打勾，点击【configure】按钮。...编译时间非常长，大约在2--4个小时时间 编译好后应该不会有什么错。如果有一两个Matlab啊Python啊之类的错误请无视之。如果几十个几百个错可能就会很大程度上影响使用了。...tmp.png 编译好后，找到解决方案目录里的 [CMakeTargets] 项展开的 [INSTALL] 项，右键 -> [Project Only(仅项目)] -> [Build Only
作者：李继武 1 文档编写目的 从CDSW1.1.0开始支持GPU，具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》，从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia...我们注意到CUDA的版本是9.2，但是目前官方发布的编译好的TensorFlow的CUDA版本还是9.0，为了在CDSW环境中让TensorFlow运行在GPU上，必须使用CUDA9.2，我们需要手动编译...修改文件权限，并运行该文件： chmod +x cuda_9.2.148_396.37_linux.run ./cuda_9.2.148_396.37_linux.run ? ? ?...上传到服务器CUDA的安装目录/usr/local/cuda，解压到该目录下 tar -zxvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.2.1.38.tgz ?...Configuration finished 6 编译tensorflow 两个版本都使用下方的命令进行编译 bazel build --config=opt --config=cuda --config
linux内核下载： https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/ https://elixir.bootlin.com/linux/v4.14.34.../source http://ftp.sjtu.edu.cn/sites/ftp.kernel.org/pub/linux/kernel/ 查看系统位数： getconf LONG_BIT ?...树莓派使用 wget https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/v4.x/linux-4.4.38.tar.gz 下载到 /home/pi 路径下...解压 tar -zxvf linux-4.4.38.tar.gz ?
如下图所示是准备好编译脚本env. sh，glibc各个版本源码。 env.sh是把所有编译步骤整合在一起的脚本，可以根据具体情况单独执行每条指令。 打开脚本env.sh脚本。...第30-33行，用于编译glibc。 其中31行 --host=arm-none-linux-gnueabihf ，host填入值要和gcc匹配 ，否则会出差。 运行env.sh脚本 env.sh ....编译完成后，我们看到对应so库 替换glibc，例如在我们测试demo，修改Makefile，指定到我们glibc版本路径即可 重新编译，查看对应执行文件，看到已经使用对应版本版本glibc库 strings...main | grep glibc 版本匹配问题 1、gcc-linaro-5.3.1-2016.05-x86_64_arm-linux-gnueabi版本，glibc 2.29以下版本都可以编译通过...2、gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-arm-none-linux-gnueabihf版本，目前只在glibc 2.33编译通过，其他版本需测试。
/configure --with-php-config=/usr/local/php-7.4/bin/php-config 编译 $ make -j4 安装 $ sudo make install
上一篇介绍了在window上编译opencv的动态链接库，这一篇介绍在Linux上编译opencv的so库的过程。...编译 cd opencv3.4.3 mkdir build cd build cmake .. 配置成功应该如下提示 ? make ? make install ?
这里主要针对驱动已经安装好了的环境，如何安装合适的显卡驱动这里不多赘述，本文演示的系统为Ubuntu18.04，但理论上其他Linux发行版操作类似。...CUDNN的下载也类似，链接也给出，这个下载需要注册开发者账号（简单几步注册登录即可），然后如下图选择合适的CUDA版本对应的CUDNN并选择CUDNN Library for Linux。...CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 此时，输入nvcc -V检查安装是否成功，如下图则表示安装成功。...CUDNN安装 切换到cudnn文件所在目录，通过tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz命令解压文件，会得到一个cuda文件夹，逐一执行下面的命令进行cudnn...sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
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