我们已经讲解了 在 Ubuntu 18.04 无头服务器上配置 Oracle VirtualBox 。在本教程中，我们将讨论如何使用 KVM 去配置无头虚拟化服务器，以及如何从一个远程客户端去管理访客系统。正如你所知道的，KVM（Kernel-based virtual machine）是开源的，是 Linux 上的全虚拟化。使用 KVM，我们可以在几分钟之内，很轻松地将任意 Linux 服务器转换到一个完全的虚拟化环境中，以及部署不同种类的虚拟机，比如 GNU/Linux、*BSD、Windows 等等。
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS，这是一个长期支持版本，官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级)，一直到2021年4月份。 之前由于某些原因，对Linux的桌面版一直持排斥的态度，一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此，然而上手16.04后，瞬间有种惊艳之感，第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的，本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美，我更加倾向于Windows 10的Metro风，扁平化的设计才是主流，真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验，无论是从整体流畅性还是细节的改进。
Ubuntu 16.04安装完后，还需要做一些配置才能愉快的使用，包括添加软件源、安装搜狗输入法、Chrome浏览器、网易云音乐、配置快捷键、安装git等等，下面就跟着我来配置吧，just do it
Linux基础：https://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#linux
本系列为小白入门整个AI项目教程，主要涉及双系统的搭建，linux的使用，安装caffe-gpu版本，利用caffe实现目标检测，并移植模型到android移动端，也就是手机端进行目标检测，本篇为安装双系统的教程。
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆（Loop Login）问题，一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境，之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python，但python中import cv2仍会报错，无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
本系列为小白入门整个AI项目教程，主要涉及双系统的搭建，linux的使用，安装caffe-gpu版本，利用caffe实现目标检测，并移植模型到android移动端，也就是手机端进行目标检测，本篇为安装双系统的教程，本人保证为原创并使目前全网基本上最最详细的手把手教程
askubuntu.com/questions/1113974/using-c17-with-clang-on-ubuntu-16-04
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
# curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.7.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
老电脑本来用的是Win系列，后来改成Linux后就不卡了，这几天同Notebook运行的Script开始复杂了，Ubuntu经常卡死（发公众号也经常卡死），本来以为是Ubuntu的问题
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口，其中就包含了Python，Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言，利用Python学习OpenCV，相信能更快的获得效果。
最近，各个操作系统针对Intel CPU的Meltdown（熔断）和Spectre（幽灵）这两个芯片级的设计漏洞推出了安全补丁。在更新了新的Kernel之后，我们的AI服务器运行的Ubuntu 16.04系统的Linux Kernel升级到了4.13.0-31-generic。重启之后，发现GPU无法正常使用，出现无法登录系统、分辨率改变等问题，与Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动后循环登录问题中描述的症状一致。初步判断原因是显卡驱动(nvidia driver 387.26)和新的linux kernel(4.13.0-31-generic)不兼容导致的。去Nvidia的devtalk逛了一圈，确实很多人报告了这个问题。
如果需要备份或者制作自定义Ubuntu镜像，现在有非常简洁的方式啦！！！可以说适用于所有Ubuntu版本，但是我只测试了16.04 18.04 20.04。
实验室的项目的客户方是机场，所有程序必须在windows环境运行，但是为了学习深度学习中目标检测的RCNN系列算法，论文代码是caffe框架下，因此必须在Ubuntu16.04下安装caffe。为了兼顾两者，自己开始了双系统的安装之路。
在前几个Visual Studio Code更新中发现有一个重要得特性，就是nodejs可以使用VS Code在WSL中进行Debug了（WSL是指Win10中的Linux子系统）,之前写过一篇文章是使用SSH对Linux环境进行Debug，此时的想法就是如果可以在WSL中直接对程序进行调试的话，那么对于开发人员这项功能将是在Windows中最好连接Linux环境的开发环境了，而且由于Windows子系统的“原理”，所有子系统中的进程将与系统进程运行在物理主机上，所以可以断定调试的“速度”也是非常快速的。
1. build-essential 软件包，为编译程序提供必需软件包的列表信息，这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
集成电路从业人员用到的 EDA 工具大部分都是基于 Linux 操作系统，而我们生活中常用的 PC 操作系统以 Windows 最为普及。当我们暂时脱离正式工作环境，希望进行一些相关学习和研究的时候，往往需要在自己的 PC 上安装 Windows 和 Linux 两个操作系统，或者是在 Windows 系统中的虚拟机中安装一个 Linux 系统，从而可以在广泛基于 Linux 的开源世界中学习和探索。
1.输入 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6
注意问题： 1.Ubuntu系统软件源选择，选择为中国的源。 2.VM网络连接方式：桥接或者与本机网络相同。 3.VM与主机共享文件夹：在工具栏里选择VM Tools，安装，然后选择共享。 4.快照，快照。系统有什么大的改动，记得快照。 5.主机与VM读取U盘，SD卡,DVD盘驱动的选择，以及优先级。 6.系统的备份。 7.到现在也没有解决的问题：在做自己的ARM Rootfs的时候，解压完Rootfs包时，重启Ubuntu系统，系统就会奔溃，无法恢复，至今没懂为什么，猜测可能是内核的问题。错误的地方也没有保存。 2.Ubuntu系统的安装 在VM文件系统多次奔溃之后，就选择了把自己两年前报废的笔记本翻出来，当时一杯水倒上去，然后怎么装系统都不行的笔记本，买了一套维修电脑工具，拆电脑，清灰，重装系统。
Docker Compose是运行多容器Docker应用程序的工具。要使用Compose配置应用程序的服务，我们使用配置文件，然后执行单个命令，可以创建并启动配置中指定的所有服务。
前文 Ubuntu 16.04 新特性中我们已经介绍过，随着 Ubuntu 16.04 LTS 的发布，Ubuntu 的软件包管理命令也发生了变化，新系统采用了 Debian 项目中所使用的 APT（Advanced Package Tool）来完成各种的不同的任务，ATP 命令全面取代了我们之前在 Linux 软件包管理基本操作入门中所介绍的 apt-get、apt-cache 等功能。
ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu
MongoDB 有两种可用的版本: 社区版 和企业版。 提示： 手册中的本章节包含的是安装MongoDB的相关信息。关于将当前部署的MongoDB升级至4.0版本的介绍，请参见升级步骤 。 Mongo
正如承诺的那样，Canonical刚刚发布了新内核和Nvidia更新，以解决所有受支持的Ubuntu Linux版本中的Meltdown和Spectre安全漏洞。 Ubuntu 该公司上周表示，在公开宣布，它将对所有支持的Ubuntu发行版修补Meltdown和Spectre安全漏洞，第一组补丁在软件库提供给Ubuntu 17.10（Artful Aardvark），Ubuntu 16.04 LTS（ Xenial Xerus）和Ubuntu 14.04 LTS（Trusty Tahr）来解决这些问题。 “
虽然还没有正式宣布，但是现在可以下载VLC media player 2.2.7（和单一修复2.2.8）。 以下是如何在Ubuntu 17.10，Ubuntu 16.04，Ubuntu 14.04和衍生产品中安装它。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。
在部署的时候，如果您不想在您的Linux服务器上安装.Net Core SDK，您可以只安装Runtime，接下来我们看看该如何安装运行时Runtime。
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！
Canonical发布了针对所有支持的Ubuntu操作系统的新的Linux内核安全更新，解决了由各个研究人员发现的总共九个漏洞。
最近经常在自己的测试服务器上部署项目，也开了好几台测试服务器，都是用最简单的LAMP方案来建站的。毕竟是最简单易用的，LAMP即为 Linux、Web 服务器 (Apache)、 数据库服务器 (MySQL / MariaDB) 和 PHP (脚本语言)。由于我使用的都是Ubuntu 16.04的系统，所以我将记录基于Ubuntu16.04的系统中安装LAMP的过程。在这里我将默认你已经安装好Ubuntu 16.04的系统了。
最近装了两台Linux虚拟机分别CentOS7和Ubuntu 14.04，都装了samba服务，文件共享都正常，虚拟机上互联网也正常，能以ping 通局域网的ip，却都ping不通主机名，其他电脑(Windows/Linux)都能ping 通这两台虚拟机的主机名。
2018 ROS Melodic的迷失与救赎：：https://blog.csdn.net/column/details/28058.html
小编最近更新演示环境，安装开发环境的时候发现这样一个问题，那就是Ubuntu Server 18.04LTS以及Ubuntu Server 16.04LTS版本虽然默认安装了Python3，但是没有安装pip。
需要安装 NVIDIA CUDA 8 和 cuDNN v5.1 或 v6.0，官方推荐安装方式如下：
最后， sudo reboot 重启。之后，运行 nvidia-smi 输出 Nvidia 驱动信息:
http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-releases/16.04/
Eclipse IDE的最新版本现在很容易在Ubuntu 16.04和Ubuntu 18.04中安装，因为它被制作为snap包。
http://blog.sciencenet.cn/blog-3027933-956284.html
近来入坑了TITAN 1080显卡，在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单，踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程，我们可以应该安装Cu
本文为大家分享了VMware 12 下 Ubuntu 16.04镜像 安装教程，供大家参考，具体内容如下
Ubuntu LTS 系统学习体会和工具软件汇总 6.04 8.04 10.04 12.04 14.04 16.04
经过一翻折腾，我还是觉得 window terminal 不是很好用，主要是体现在开发工作上，项目发布，我那一堆的命令根本就不好使。我准备搞一下虚拟机，当然不是指 VirtualBox 和 VMware Workstation， 嗯， 是的 win10 自带的子系统。
安装PetaLinux时，需要安装PetaLinux依赖的Linux软件包。对于Ubuntu，可以执行下面命令，安装所有软件包。
32位：http://releases.ubuntu.com/16.04/ubuntu-16.04-desktop-i386.iso
本文标题：《 Ubuntu 16.04 下安装 NVIDIA GTX 970 显卡驱动 》
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