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Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了包括Python、Conda、科学计算库等180多个科学包及其依赖项。因此，安装了Anaconda就不用再单独安装CUDA、Python等。 CUDA，在进行深度学习的时候，需要用到GPU，CUDA就是一个调用GPU的工具。只有NVidia显卡才能使用CUDA。现有的主流深度学习
这里介绍下本篇文章的目的，为了方便自己日后在其他主机上搭建环境，也为了帮助遇到相同问题的人。本篇文章主要是解决ubuntu20.04搭建机械臂视觉抓取的环境部署问题。第一个环境了ROS环境，第二个环境是深度学习yolov5的环境。 这里推荐鱼香ros的便携式安装方法，这里感
安装CUDA时需要和Torch版本对应起来，最好先去torch官网上确定要安装的torch版本对应的CUDA版本。 在安装CUDA之前需要先确定是否已经安装驱动，打开终端输入 nvidia-smi ，若有输出，则表明驱动安装过，否则需要先安装驱动（驱动安装教程） 1、CUDA11.1下载 先去CUDA官网上下载要安
1、更新系统包 2、安装显卡驱动 使用apt方式安装驱动，多数情况不容易成功， 使用一下方法更佳： 1.查看合适显卡的驱动版本 NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA NVIDIA GeForce 驱动程序官方提供下载最新版的 Geforce 驱动程序，可提升 PC 游戏体验和应用程序速度。更多关于更
Ubuntu安装步骤参考文章 知乎：Ubuntu 20.04系统安装及初始配置 先在Ubuntu官网下载系统镜像（或直接bing搜索对应版本）。【Ubuntu官网】 参考这篇文章 https://blog.csdn.net/qq_21386397/article/details/129894803 需要准备一个U盘（使用之前将U盘中内容做好备份，做成启动盘后U盘内文件将被清
我创作这篇博客的初衷是因为我在ubuntu20.04环境下跑Colmap+OpenMVS这个算法框架的时候踩了很多坑，一方面是网上现在很多教程都是基于Windows环境下的，而Windows环境和Linux环境相比还是有很大的差异的；二是现在网上的很多教程基本很多步骤一带而过了，而往往这些一带而过
参考: 1、Airsim官方文档 2、Archlinux社区 官方提示UE4版本需要=4.27，这里就按推荐安装4.27 建议在 make 前更改部分源码 注意请按照上述方法直接下载源码，使用release安装之后会有部分文件夹显示没有读取权限，需要重新更改文件夹权限，增加工作量。 在更多中选择 {Airsim flode
打开终端，输入指令： 选择 【5】 更换系统源，后面还有一个要输入的选项，选择 【0】 退出，就会自动换源。 这一步最痛心了家人们，网上的教程太多了，我总是想着离线安装，每次安装都无法开机，要不就卡在锁屏界面，要不就黑屏，要不就卡在snaped界面，重装系统装
VSCode 全称 Visual Studio Code，是微软出的一款轻量级代码编辑器，免费、开源而且功能强大。它支持几乎所有主流的程序语言的语法高亮、智能代码补全、自定义热键、括号匹配、代码片段、代码对比 Diff、GIT 等特性，支持插件扩展，并针对网页开发和云端应用开发做了优化。
准备工作： 换源 安装输入法：重启的步骤先不管（自选） sudo apt update sudo apt upgrade 禁用nouveau驱动（这个驱动是ubuntu开源小组逆向破解NVIDIA的开源驱动，与英伟达的原有驱动不兼容）执行完第2.3步，先不重启。 打开 软件和更新 , 选择 附加驱动，安装推荐驱动（第一个），点
