基础入门路第5篇 Ubuntu系统软件安装配置1

0.说明

csdn现在胡来，搞什么链接都是不安全的，真是垃圾的算法，算了，还是心平气和一点，如果有小伙伴发现链接被屏蔽，还请留言，我给加上网址。

1.浏览器

1. 火狐浏览器

①卸载自带的火狐浏览器

sudo apt-get purge firefox firefox-locale-en firefox-locale-zh-hans

②安装火狐浏览器

下载地址在firefox；

解压放在合适路径，直接点击可执行文件即可运行；

制作桌面图标：

cd ~/.local/share/applications
gedit firefox.desktop

加入内容(对应修改)：

[Desktop Entry]
Type=Application
Exec=/home/vision/firefox/firefox
Icon=/home/vision/firefox/browser/chrome/icons/default/default128.png
Name=firefox     
Name[zh_CN]=火狐浏览器
Comment=火狐浏览器
GenericName=The browser named firefox.
Terminal=false
Type=Application
Categories=Development;Browser;Web;

2. chrome浏览器

直接下载deb包，然后安装即可。
直接百度/谷歌/必应一下 chrome 就可以进入官网，直接下载（会自动根据你的操作系统提供对应的下载，我在Windows下写的博客，所以就不提供下载链接了），然后安装，使用sudo dpkg -i ***.deb方式安装即可。

2.文件对比软件

文件对比软件是真的***非常非常***实用的软件，在版本管理、代码迁移上有着非常大的作用。

1. meld

sudo apt install meld

2. beyond compare

官网下载deb包安装

3.OpenCV

不建议直接sudo apt install libopencv-dev，这样会安装较低版本的OpenCV，推荐直接源码编译安装OpenCV3.4或其他更高版本。

官网下载

csdn NC屏蔽了这个链接，直接写一下吧： https://opencv.org/releases/

1. 安装前补足依赖

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev libdc1394-22-dev         # 处理图像所需的包
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev         # 处理视频所需的包
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran          # 优化opencv功能
sudo apt-get install ffmpeg

2. 编译安装

mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..  #执行cmake命令后可以看到终端会显示某些可选依赖没有安装，可以直接补足，也可以直接跳过，并没有影响
make -j8 #数字取决于电脑配置的CPU线程数
sudo make install

3. 配置环境

sudo /bin/bash -c 'echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf'
sudo ldconfig

4.cuda

cuda下载网址

cudnn下载网址

1. 关闭开源驱动

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

在新建的文本文件中添加下面两行：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

之后执行命令：

update-initramfs -u
reboot

update-initramfs -u这条命令有时会发现无法执行，是因为系统刚安装，一些设置还没有完全生效，重启一下即可

重启后验证是否关闭了开源驱动：

lsmod | grep nouveau

执行命令后如果没有显示内容则表示关闭成功。

2. 安装cuda及cudnn

注意！！！！！！
必须确保关闭开源驱动，并且不能使用软件更新中的附加驱动中安装的英伟达驱动，会出现奇怪的错误，如果你会折腾，其实都是可以解决，但是还是推荐按照我的方式来吧~
将下载.run文件放到某一目录下，注销当前登录用户，并进入纯命令行界面(Ctrl + Alt + F3)，关闭显示，执行命令：

sudo systemctl stop lightdm  # 关闭显示服务器
sudo chmod a+x *.run
sudo ./*.run

所有选项默认选择即可。

之后回到图形界面

sudo systemctl start lightdm

安装cudnn:

cp ****.solitairetheme8 ****.tgz
tar -xvf ****.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 安装后写入环境

在~/.bashrc中写入下面两行：

# cuda
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

4.验证安装

cd ~/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

出现类似如下显示则安装成功：

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "TITAN V"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          10.0 / 10.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    7.0
  Total amount of global memory:                 12034 MBytes (12618104832 bytes)
  (80) Multiprocessors, ( 64) CUDA Cores/MP:     5120 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1455 MHz (1.46 GHz)
  Memory Clock rate:                             850 Mhz
  Memory Bus Width:                              3072-bit
  L2 Cache Size:                                 4718592 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 7 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device supports Compute Preemption:            Yes
  Supports Cooperative Kernel Launch:            Yes
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 24 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.0, CUDA Runtime Version = 10.0, NumDevs = 1
Result = PASS

5. 命令行查看安装的版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

会显示如下类似内容：

CUDA Version 10.0.130

5.说明

这一篇主要介绍了浏览器、文件对比软件、opencv、cuda的安装方法，这些都是开发过程中基本上有的比较高频率的软件或库文件，其中cuda的安装过程中会安装英伟达驱动，这对于显示来说是非常重要的。
下一篇主要介绍QT\cmake\typora等软件的安装配置。