在centos官网下载安装包, 目前最新版本是7.6， 我下载的everything版本， 约10G， 包括最全的内容， 虽然最后只装了个GUI版本。
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章，作为作者进行机器学习的基础篇（筑基期），后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装，CUDA Toolkit安装，以及cuDNN的安装，以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
随着Linux的不断完善及业主对于安全性、自主性要求的提升，越来越多的数据采集系统和智能边缘终端要求基于Linux(包括国产Deepin,优麒麟等)系统进行开发。研华DAQNavi Linux提供了完美的C,C++,Qt,Java等语言支持。本文介绍如何安装DAQNavi Linux驱动程序(版本高于4.0.0.0)和在Ubuntu&Deepin测试实例。
本篇介绍腾讯云环境GPU云服务器nvidia tesla驱动安装步骤。有很多腾讯云的使用者，在使用GPU服务器过程中，对驱动安装或者使用中有一些疑惑，比如系统kernel更新了，驱动失效了等问题。
今天给大家分享网友面试的实战linux面试题目，自己可以把它看成自己的面试，如果是你在面对面试官，是否能够说出这些题目的理解和答案：
mac80211内核模块实现了对802.11协议的处理过程。其中mlme.c文件中的内容实现了对Deauth管理帧的处理。考虑到Deauth攻击至今仍没有好的防御方法（据说有802.11w，可是我一直没见到应用他的设备，为什么？求解），aireplay-ng工具仍然可以很轻松的Deauth客户下线，所以想修改客户端的内核源码来防止对客户端的Deauth。（针对AP则需要对AP进行修改） 方法简记如下： 1. 要编译内核模块，需要下载操作系统源码并编译make； 2. 找到/net/mac80211/mlme
创作立场声明：个人瞎折腾，文中部分内容来自网络，本人并非专业人士，只是将个人的折腾经验分享给大家，如有错误请大家指正
在非图形界面的Ubuntu server20.04的GPU服务器上配置环境，包括Nvidia驱动，cuda，cuDNN的安装，Anaconda的安装和开发环境创建。最好的参考文档是各软件的官方文档。
ERROR: Installation has failed. Please see the file '/var/log/nvidia-installer.log' for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.
可能想玩Linux系统的童鞋，往往死在安装NVIDIA显卡驱动上，所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，因此，可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器，都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
最近使用Steam下载了一款3D游戏，好大G啊，花了我老长时间了，安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对，无法启动游戏，郁闷了。
在Linux下进行C语言开发时，经常在命令行传递参数给C程序，常见的Linux命令也是需要传参的，这样用起来就很灵活，根据不同的参数可以执行不同的效果。
测试时将带有图片的POST请求发送至ip:5000/v1/object-detection/yolov5s
对于初次使用NVIDIA Jetson产品的人经常会问：这个产品是装什么操作系统？Ubuntu 16.04支持么？支持安卓么？能不能安装CUDA?等等 其实我们之前已经有很多文章介绍了关于如何在NVI
根据当前系统的版本，确定对应的路径: /usr/src/linux-headers-5.3.0-40
上周末，智谱AI在2023中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3，在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试，实际效果确实要比ChatGLM2要好。
平台： win10（版本1709） CPU：i5-7400 显卡：1060 6G 内容：8G
在我离职之前，工作内容几乎不涉及到驱动方面的知识。我所要做的内容就是把客户对设备的请求拆分成一个一个的接口，调用驱动的设置进行配置就可以了。当然，至于驱动下面是怎么实现那就要根据具体情况而定了。比如说，有的驱动是芯片厂商直接写好的，假设芯片厂商提供了对应平台的sdk函数，那么驱动的工作就是对这些sdk函数进行封装就可以了，另外一种就是自己编写具体平台的驱动接口了。比如说，现在你需要编写串口、i2c、i2s、FLASH、网卡、LCD、触摸屏、USB驱动了。这个时候，你手里面除了一堆芯片手册，啥也没有。能不能调试成功，就看你自己的了。当然，一般情况下，在特定的平台上会有很多同类型的demo代码，你可以依葫芦画瓢修改一下，除了中断、地址、读写等部分注意一下，大部分的逻辑其实差异不大。至于修改的速度快不快就看你自己的了。
我们都知道，在基于红帽的Linux系统中，一个RPM包，需要把先将它依赖的其他包安装好才能正常的工作。对于终端用户，RPM的安装、更新、删除中存在的依赖关系已经被工具透明化了（如 yum或 DNF等)
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2，相比前一版本推理速度提升42%。最近，终于有时间部署测试看看了，部署过程中遇到了一些坑，也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程，同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得，希望能帮助大家快速部署测试。另外：作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了，获取方式直接回复：「chatglm2-6b」
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
KT1404A语音芯片画的板子，USB连接电脑，win7可以正常识别到U盘，WIN10提示无法识别USB设备（获取设备描述符失败），这是什么问题
由于本次讲座是实战技能讲座，需要大家自备一台具备NVIDIA GPU独立显卡的电脑，并且在电脑上安装好开发环境。讲座开始前，将会把代码发到群里，讲师将线上一步一步带领大家操作代码。
本章主要为大家讲解V7开发板的开发板环境搭建，涉及IDE，下载器和相关小软件的驱动安装。
Composer 是 PHP 的一个包依赖管理工具。我们可以在项目中声明所依赖的外部工具库，Composer 会帮你安装这些依赖的库文件，有了它，我们就可以很轻松的使用一个命令将其他人的优秀代码引用到我们的项目中来。Composer 默认情况下不是全局安装，而是基于指定的项目的某个目录中(例如 vendor)进行安装。Composer 需要 PHP 5.3.2+ 以上版本，且需要开启 openssl。Composer 可运行在 Windows 、 Linux 以及 OSX 平台上。
MIC-1842是在MIO-5272主板上集成了MIOE-3842 8通道高速采集板卡。此文档就针对MIOE-3842的采集功能进行测试。
最近弄了一台带 GT 710 显卡的杜甫，便想着可以利用 Nvenc 显卡硬件编码来驱动 Jellyfin 在线转码云播。不过折腾的过程中遇到了不少问题，在此梳理一番正确的安装流程，以便来日查询参考。
台式机装了红帽RedHat Linux 6.4，无法无线wlan上网，特此用usb无线网卡设置。
由于实验需要，在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间，其中遇到了不少的问题，记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦，需要前期安装的东西比较多，逐一介绍。
硬件环境： 自己的笔记本电脑 CPU：i5-4210M GPU：NVIDIA Geforce 940M
apt 是一个命令行实用程序，用于在 Ubuntu ， Debian 和相关 Linux 发行版上安装，更新，删除和管理 deb 包。它是 apt-get 和 apt-cache 工具的最常用命令和选项的组合。
winObj(symbollink设备名称的别名,各个节点查看)和devicetree等工具可查看，下载地址：http://www.osronline.com/
部分硬件设计中需要CPU完成对电路寄存器的配置，为了完成Zedboard对FPGA上部分寄存器的配置功能，可以在PS单元（处理器系统）上运行裸机程序（无操作系统支持）完成和PL单元（FPGA部分）的数据交互功能，此时PS单元更像单片机开发；另一种方法是PS单元运行Linux操作系统，通过驱动程序和应用程序完成对硬件寄存器的读写操作，并且Linux有着完整的网络协议栈支持，后续可拓展性更强，可以更好的发挥ZYNQ这种异构架构芯片的性能。主要分为两部分，分别阐述Zedboard中FPGA和处理器互联总线与硬件设计和Zedboard处理器系统上嵌入式Linux的移植与通过驱动和应用程序简单配置FPGA寄存器的实现。上次介绍了没有操作系统下的驱动和应用程序开发，本文介绍带操作系统的驱动和应用程序开发。
apt 是Advanced Packaging Tool的简称，是一款安装包管理工具。在Ubuntu下，我们可以使用apt命令进行软件包的安装、删除、清理等，类似于Windows 中的软件管理工具。
/由于工作需要，必须换操作系统了，一想到笔记本已经冗杂不堪，所以就索性重装成Linux系统，虽然显卡性能不如实验室的机器，但完全可以当做试验机，同时本身机子性能也不差，所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法，后来装完了之后呢，体验总体也不错，但总归是有写麻烦，我总结一下放在开头。
这篇文章简单我们来一起梳理嵌入式Linux的一些知识，方便于一些想跟我一样想要由单片机进阶到嵌入式Linux的朋友做一些参考学习。
整理了Ubuntu Linux操作系统下apt-get命令的详细说明,分享给大家。 常用的APT命令参数： apt-cache search package 搜索包 apt-cache show package 获取包的相关信息，如说明、大小、版本等 sudo apt-get install package 安装包 sudo apt-get install package - - reinstall 重新安装包 sudo apt-get -f install 修复安装"-f = ——fix-missing"
最近在学习阿丘科技的深度学习软件AIDI，接下来我会用几篇文章来详细介绍一下AIDI。希望给有接触这方面的视觉朋友一些帮助。
NVIDIA日前宣布推出新的Linux驱动程序430系列，支持GTX 1650。 以下是如何在Ubuntu 16.04，Ubuntu 18.04及更高版本中安装它。
通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本，下图第一行就显示了这些信息，可以看到，最大支持CCUDA10.2，更高版本的CUDA需要升级驱动程序。
apt-cache show package 获取包的相关信息，如说明、大小、版本等
启动minikube下载所需镜像，不会用vbox所以用默认容器驱动启动的，切记要配置虚拟机DNS：
2019新年伊始，为了系统的学习嵌入式系统的开发，入手了一块韦东山的JZ2440，入坑之旅开始~
默认情况下，用户在 TKE 添加 GPU 节点时，会自动预装特定版本 GPU 驱动，但是目前默认安装 GPU 驱动版本是固定的，用户还不能选择要安装的 GPU 驱动版本，当用户有其他版本的 GPU 驱动使用需求时，就需要在节点上重新安装，下面将介绍在 TKE 节点中如何重新安装 GPU 驱动程序。
大家好，我是 Jack。 在 CSDN 发的上篇文章火了，我看有很多人想看视频版的。 这就安排上了。 看完本期视频，你也能用 AI 工具做出的效果，有些还是很惊艳的： 📷 📷 📷 📷 这回弄了一个一键安装包，我将程序+环境进行了打包，省去了环境部署的麻烦。 算法效果展示+环境部署+算法使用方法+训练方法。 视频 11 分钟，算是真保姆级教程了~ 祝大家玩得开心~！ 视频地址： AI作画保姆级教程来了！逆天，太强了！ 当然，如果你想自己部署，可以直接使用我之前发过的文字版教程： 使用 Stable Diff
源码安装：配置（configure）、编译（make）、安装（make install），所有操作中间错误可以忽略，最后段末尾统一报错。 ####1.配置 configure：生成Makefile的shell脚本 文件结构如下： <文件夹> |-configure.in |-Makefile.am |-acconfig.h |-<源码文件> |-tt.c |-qq.c |-qq.h |-Makefile.am 其中configure.in作为./configure的配置输入；makefile.am通过automake生成makefile.in再由./configure生成makefile；acconfig.h由autoheader生成config.h.in再由./configure生成config.h configure.h使用autoconf和automake命令的shell脚本，可以通过autoscan自动生成或手写 acconfig.h包含了configure.in中未定义的宏 autoscan–>autoheader–>aclocal–>automake|autoconf
关于NVIDIA显卡的驱动安装, 可以参考旧文, 装好驱动之后, 只需要一条指令即可完成cuda环境的搭建.
想必每个学习深度学习的小伙伴，特别是新手小白，总要为找到以及调试一个适合的gpu云主机煞费苦心。不知道大家有没有经历过，用自己的显卡计算时，每出一个结果，就能听到显卡”兹”的一声，仿佛在向我哀嚎。就在这时候，floydhub闯进了我的世界，是他，是他，就是他！ 为什么我如此兴奋？因为这正是我这种懒人喜欢的东西。没错！不用配置环境，不用选区域，不用选系统，不用选套餐，不用申请优惠码，不用绑信用卡，通通不用！ 其实深度学习最好，最经济的训练方式就是在云端，找个GPU的机器，安装搭建环境进行训练，这也是我
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 CUDA9.0+cuDNNv7+WIN10+1060显卡 一.驱动文件下载 1.上tensorflow官网。查看本机硬件和系统支持的tensorflow
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