我的回答:是,明明已经把自动更新关闭了,可是还是会有“易升”,win10易升一直卸载不掉。所以就想试试别的系统。
先安装一个 Ubuntu(乌班图)/ Deepin(深度)/ Ukylin(优麒麟) 的桌面版。深度 和 优麒麟 都是 基于Ubunutu 的 国产版,添加了许多人性化的功能、体验友好。形式可以有 U盘启动系统(可参照下文U盘启动系统)、双系统(可参照下文U盘安装盘) 、虚拟机、WSL(Windows Subsystem for Linux)。
描述:最近由于Windows 7停止更新维护了加之我确实不想使用Windows10(实际上是一天没事做),由于本人的工作原因更喜欢在Linux上进行办公操作(但是确实没Windows那么高效),但是因为又没钱买Mac所以说采用一些桌面的发行版本进行做一些小开发等等的还是很Nice;
相信每个程序猿都自己安装过操作系统,我也是。每次要装系统都要重新制作个系统U盘。经常遇到这样一个情况,刚刚做好windows的系统盘,过两天又需要再装一个Linux系统,每次都需要重新格式化U盘然后重新制作。最近正好帮朋友安装系统,然而他的要求很过分,居然要装一个很久远的操作系统了,这时在官网基本已经找不到镜像文件了。于是就有了今天这篇文章,我们一起做一个可以包含多个系统镜像的系统U盘,这样将来无论怎么更换问题都不大了。
深度操作系统是一个国产的Linux发行版,界面美观、系统友好、中文支持完善,易上手。对于Linux新手来说,是一个不错的操作系统。这里将我安装深度操作系统的过程复述一下。在这里,我用的是UEFI+GPT的方式来安装的。
此篇讲解如果通过VNC实现win10电脑操控(ubuntu)linux电脑,只需一个键盘一个鼠标就可以操控两个电脑,实现高效率工作。
可以看到,默认的界面满满的Mac风格,当然,你也可以切换成Windows风格,看个人喜好吧,窗口的玻璃模糊效果本人也比较喜欢。
深度操作系统(DEEPIN)是武汉深之度科技有限公司致力于为全球用户提供美观易用、安全可靠的Linux发行版。经过一段时间的测试,这款操作系统的Beta版终于今天和大家见面了。这次Deepin v20操作系统带来了全新的Deepin桌面和全家桶软件,基于Linux 5.3内核,并宣布将永久免费使用。
8G以上U盘(eveything版本很大,如果U盘容量不足请选择DVD版本ISO)
目前新买品牌机大都已预装 Windows 10 系统,且是 UEFI 模式启动。因此内置硬盘也肯定是 GPT 格式,先腾出适当硬盘空间,
三年前,工作都是在 Linux 下完成的——那时候的我还没买苹果电脑,每天的快乐就是折腾 Linux 发行版。
服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔!
tree 命令是一个小型的跨平台命令行程序,用于递归地以树状格式列出或显示目录的内容。它输出每个子目录中的目录路径和文件,以及子目录和文件总数的摘要。
SQLMC是一款功能强大的高性能SQL注入安全扫描工具,该工具作为Kali Linux官方内置工具的其中一个部分,可以帮助广大研究人员检测目标域名的所有URL节点是否存在SQL注入问题。
在Linux中,一切皆文件。文件系统是操作系统的重要组成部分,它负责管理和组织存储在磁盘上的文件和目录。Linux使用类Unix的文件系统结构,根目录为“/”。
深度学习大火,为了赶上AI的班车,许多研究生本科生们都在搞深度学习。然而深度学习环境搭建必不可少,这篇文章是我多次为实验室搭建环境所积累起来的经验总结,希望所有看到这篇文章的同志们,可以顺利解决环境搭建的问题。
很多人都喜欢在自己的电脑上装个双系统啥的,毕竟现在硬盘的成本是越来越低了,像明月这种老爷机都是双硬盘了,不多装个系统真心有点儿对不起它呀!前几天体验了一番 Linux Mint 19 后(可参考【Linux Mint 19 体验学习笔记】一文)感觉各种的不爽,特别是没有 QQ 和微信真心接受不了,没有想到这么多年过来了, Linux 桌面版依然还是这么的“鸡肋”,唉!
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。
据有些Linux用户在Linux操作系统下使用360安全卫士国产系统适配专版反馈称:有时会显示有木马,或是误报。比方在Deepin系统中用商店安装的360安全卫士在扫描时报有木马,如下图所示:
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
Persist in sharing and promote mutual progress
Arch Linux是一个优秀的linux操作系统。其优点是滚动发行、软件包比较新,并且可以深度可定制。缺点是由于深度可定制,所以开始安装的时候只有命令行可用,对于linux新手来说会有一些难度。我也是练习安装了好多次,才逐渐从安装过程中学习到linux的组成部分并体会到Arch的优美之处的。
首先,让我们看一下官网:https://pjreddie.com/darknet/
Python 作为一种功能强大的编程语言又简单易学受到很多开发者的青睐。那么问题来了,Python 的应用领域有哪些呢?
此文是我发的一篇的准备工作,因为ESXi 6.7刚发布的原因,很多同学等着升级,故而先写了出来。原文如下:
因为最近电脑中了恶意软件的圈套,清除又恨麻烦。 想到兴许还有几月便可以换上新装备,而现今又没有对电脑的稳定需求,便索性安装成 Linux 尝尝鲜。 早便听得 Deepin 的本土化和常用软件兼容性做得很好,便以其为主,记录一下还原当初 Windows 工作环境的过程。
大家好,欢迎来到专栏《CV项目实战》,在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战,有大型的完整项目,也有精炼的核心算法实战。
从今天开始 编辑部将带来机器学习应用区块链系列 由于是第一期,我们想解读一些国外已有的文献和研究。故带来了START-Summit-2017-Blockchain-Machine-Learning-Workshop的演讲稿和示例代码,希望能够给大家带来一些启迪。 介绍 代码的目的是用一个简单的例子来演示如何把区块链技术,智能合约和机器学习结合在一起。 (代码在文末下载) 代码文件 - runTestnet.sh: launches a local development Blockchain fo
目前,AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。
然后这单独分出来的 20g 就作为一个新的未分配的分区,到时就可以给 Linux 用。
最近主要在搞深度学习方面的一些东西,所以相关的文章会多一些。当然有关于 Java 方面的文章也在积极的策划中。如果你有好的文章或者干货不妨投稿到 微信圈子 程序员交流圈 中分享给大家。
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。
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。
近年来,Pytorch深度学习框架由于其构建网络结构简单、入门门槛较低,越来越受到深度学习开发者的青睐,它与TensorFlow不同在于Pytorch是一个动态的框架,不需要一开始就定好了网络的架构,在运行期间可以边调试边修改,而TensorFlow则反之,这样带来的好处是开发者不需要一开始明确所构建网络的结构,可以慢慢学习找到更合适的结构,就好比在建筑工地的实地考察的工程师,工人们每搭一堵墙都会过来询问下一步要做什么,而TensorFlow就好比在办公室画图纸的建筑师,在施工之前就设计好整栋大楼的结构,而且设计时候也不会有人打扰,当然效率就比Pytorch要高了。
在深度学习领域,最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个:Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一,是一个课程平台,一个讨论社区,也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是:Making neural nets uncool again,让神经网络没那么望而生畏,其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力,我们迎来了一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的深度学习库。这意味着,如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉(CV)模型,那你就可以用同样的方法创建自然语言处理(NLP)模型,或是软件支持的其他模型。 类似Keras,Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API,而是让PyTorch的强大之处易用了。
ubunt版本:16.04 笔记本:机械革命,i7-6700,gtx965m(集显Intel Hm170 ) 安装NVIDIA以及cuda来测试深度学习
选自GitHub 作者:Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程,从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装,再到服务器的设置,可谓面面俱
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PlaidML是一种高级且可移植的张量编译器,用于在笔记本电脑,嵌入式设备或其他设备上进行深度学习,而这些笔记本计算机,嵌入式设备或其他设备未充分支持可用的计算硬件,比如Nvidia显卡。
这一周没有怎么写代码,玩弄了一番我的电脑。在不到一周的时间里装了不下于十次系统,这一段时间差点疯掉。不过最终结果还可以。现在电脑上有两个系统,Windows 10 和 Deepin。开机的时候可以进行系统之间的切换。
Spacy的github地址:https://github.com/explosion/spaCy
注意这一步中安装的 cuda toolkit 和 cudnn 版本必须要与上面安装的显卡驱动版本一致。
深度操作系统(deepin)是一个致力于为全球用户提供美观易用、安全稳定服务的Linux发行版,同时也一直是排名最高的来自中国团队研发的Linux发行版。(了解deepin国际排名)
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。
作者:Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本,是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务,会给堆积越来越多的账单,换个便宜的服务,训练时间又太长…… 没办法,已经十多年没用过台式机的我,只能重新着手DIY装机,搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前,我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元(约480元人民币)。按照使用两年计算,我给这套系统的总预算是1700美元(约1165
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展,那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展,数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案,并实战部署yolo v3-tiny模型。
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