丝贝视像-高精度计算机视觉

Cuda + cudnn 在Ubuntu18.04上的手动安装

本文是本人的安装记录，因为想做C语言级的调试，整个过程十分麻烦，而且肯定会有记录忽略的地方，不建议大家使用。仅供参考。一般情况下，还是使用anaconda安装NVIDIA Cuda tool kit吧，非常轻松。

在某些情况下（比如开发的需要）需要手动安装时，可以参考下面的记录。

Step.1 Stop Nouveau

The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. This driver is incompatible with the NVIDIA driver,

参考：
https://tutorials.technology/tutorials/85-How-to-remove-Nouveau-kernel-driver-Nvidia-install-error.html
How to remove Nouveau kernel driver (fix Nvidia install error)

#---open a terminal---
sudo apt-get remove nvidia*
sudo apt autoremove
sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
#---save the following info into file blacklist.conf---
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
#---end of the info saved----

#---go back to the terminal---
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
sudo update-initramfs -u
reboot

Step.2 intall cuda toolkit

然后就可以安装cuda toolkit了
$ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

blablabla......

-----------------

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Do you want to install the OpenGL libraries?
(y)es/(n)o/(q)uit [ default is yes ]: y

Do you want to run nvidia-xconfig?
This will update the system X configuration file so that the NVIDIA X driver
is used. The pre-existing X configuration file will be backed up.
This option should not be used on systems that require a custom
X configuration, such as systems with multiple GPU vendors.
(y)es/(n)o/(q)uit [ default is no ]: y

Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/matthew ]:

Installing the NVIDIA display driver...
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
Missing recommended library: libGL.so

Installing the CUDA Samples in /home/matthew ...
Copying samples to /home/matthew/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples now...
Finished copying samples.

===========
= Summary =
===========

Driver: Installed
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-10.0
Samples: Installed in /home/matthew, but missing recommended libraries

Please make sure that
- PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-10.0/bin
To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall

Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-10.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.

Logfile is /tmp/cuda_install_1832.log

Step.3 supplementary package

如果像前面一样，出现缺少的包：
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
Missing recommended library: libGL.so

不过，这个主要是针对samples，因为报错内容中说了，
Driver: Installed
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-10.0
Samples: Installed in /home/matthew, but missing recommended libraries

如果需要编译使用Samples，那就要补充安装(samples 还需要lglut)：

$ sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
$ sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev

Step.4 设置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

添加这两句然后保存：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效
source ~/.bashrc

有的说还要同时需要添加lib库路径(貌似不加也可以)：在 /etc/ld.so.conf.d/加入文件 cuda.conf,

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

内容如下
/usr/local/cuda/lib64

保存后,执行下列命令使之立刻生效
sudo  ldconfig  -v

Step.5 编译samples并进行测试（optional）

这时候可以对samples进行编译了

cd /usr/local/cuda/samples

然后执行下列命令来build samples
sudo make all -j8

测试，如果正常会显示安装成功！

$ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...

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

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 1080 Ti"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          10.0 / 10.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    6.1
  Total amount of global memory:                 11175 MBytes (11718230016 bytes)
  (28) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     3584 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1633 MHz (1.63 GHz)
  Memory Clock rate:                             5505 Mhz
  Memory Bus Width:                              352-bit
  L2 Cache Size:                                 2883584 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 2 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 / 1 / 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

Step.6 CUDNN 的安装

这个我参考了：
http://www.cnblogs.com/empty16/p/4793404.html
https://www.cnblogs.com/jinggege/p/5766146.html
不过原贴有部分路径错误，我在下面有说明。

不过我的系统是cuda10，所以在nvidia网站上下载的是cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 这个包，注意下载需要注册Nvidia的开发者账号。
安装过程如下，解压会得到一个cuda的文件夹，

cd cuda

#copy到cuda库
sudo cp lib64/libcudnn.*    /usr/local/lib/    
sudo cp include/cudnn.h     /usr/local/include/

#或者，copy到cuda库
sudo cp lib64/libcudnn.*    /usr/local/cuda/lib64/    
sudo cp include/cudnn.h     /usr/local/cuda/include/

这两个地方用起来大概没什么区别，不过一般情况下我建议使用/usr/local/cuda/include 和/usr/local/cuda/lib64，比如你要使用pytorch的时候，可以省掉一些手动配置，因为pytorch默认是通过 LD_LIBRARY_PATH来寻找cudnn的（参考：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/573）。

下面链接cuDNN的库文件（必须！），这里要特别注意的是，如果前面是将文件拷贝到/usr/local/cuda/lib64和/usr/local/cuda/include,那么下面的操作中也必须做相应的调整，下面的例子中，我假设目录都是/usr/local/lib和/usr/local/include，不再一一说明

$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.7.4.2  /usr/local/lib/libcudnn.so.7
$ sudo ln -sf /usr/local/lib/libcudnn.so.7  /usr/local/lib/libcudnn.so

#链接完config更新

$ sudo ldconfig

完成cuda和cudnn的安装

如果在使用cudnn的lib 或者cudnn.h 时出现Permission denied提示，那么说明copy过去的文件当前系统没有权限使用，那么在拷贝过去之前，先对文件授权

修复方式：

cd /usr/local/lib/
sudo su
chmod 777 -R libcudnn.so
chmod 777 -R libcudnn.so.7
chmod 777 -R libcudnn.so.7.4.2
cd ..
cd include
chmod 777 -R cudnn.h

参考：

[1]本参考给出了ubuntu18.04, 16.04, 14.04等版本的nvidia驱动安装
https://askubuntu.com/questions/1077061/how-do-i-install-nvidia-and-cuda-drivers-into-ubuntu
[2]https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/86210023

参考1的安装过程

我按照参考[1]的安装过程，发现安装了大量的开发包，而且由于网络的原因，过程非常缓慢，安装过程如下，

Remove any CUDA PPAs that may be setup and also remove the nvidia-cuda-toolkit if installed:

sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt remove nvidia-cuda-toolkit

Recommended to also remove all NVIDIA drivers before installing new drivers:

sudo apt remove nvidia-*

Then update the system:

sudo apt update

Install the key:

sudo apt-key adv --fetch-keys  http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/7fa2af80.pub

Add the repo:

sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'

Update the system again:

sudo apt update

Install CUDA 10.0.

sudo apt install cuda-10-0

It should be installing the nvidia-410 drivers with it as those are what are listed in the repo. See:http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/

Add the following lines to your ~/.profile file for CUDA 10.0

# set PATH for cuda 10.0 installation
if [ -d "/usr/local/cuda-10.0/bin/" ]; then
    export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
fi

Reboot the computer and check your settings when reboot is complete:
Check NVIDIA Cuda Compiler with nvcc --version:
Check NVIDIA driver with nvidia-smi:

参考1的安装结果

====================================================================
sudo apt install nvidia-driver-410
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树       
正在读取状态信息... 完成       
将会同时安装下列软件：
  libnvidia-cfg1-410 libnvidia-common-410 libnvidia-compute-410
  libnvidia-decode-410 libnvidia-encode-410 libnvidia-fbc1-410
  libnvidia-gl-410 libnvidia-ifr1-410 libopengl0 libxnvctrl0
  nvidia-compute-utils-410 nvidia-dkms-410 nvidia-kernel-common-410
  nvidia-kernel-source-410 nvidia-prime nvidia-settings nvidia-utils-410
  screen-resolution-extra xserver-xorg-video-nvidia-410
推荐安装：
  libnvidia-compute-410:i386 libnvidia-decode-410:i386
  libnvidia-encode-410:i386 libnvidia-ifr1-410:i386 libnvidia-fbc1-410:i386
  libnvidia-gl-410:i386
下列软件包将被【卸载】：
  libnvidia-compute-390 libnvidia-compute-390:i386
下列【新】软件包将被安装：
  libnvidia-cfg1-410 libnvidia-common-410 libnvidia-compute-410
  libnvidia-decode-410 libnvidia-encode-410 libnvidia-fbc1-410
  libnvidia-gl-410 libnvidia-ifr1-410 libopengl0 libxnvctrl0
  nvidia-compute-utils-410 nvidia-dkms-410 nvidia-driver-410
  nvidia-kernel-common-410 nvidia-kernel-source-410 nvidia-prime
  nvidia-settings nvidia-utils-410 screen-resolution-extra
  xserver-xorg-video-nvidia-410
升级了 0 个软件包，新安装了 20 个软件包，要卸载 2 个软件包，有 37 个软件包未被升级。
需要下载 67.1 MB/67.2 MB 的归档。
解压缩后会消耗 130 MB 的额外空间。
您希望继续执行吗？ [Y/n] y
获取:2 http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic-updates/main amd64 libopengl0 amd64 1.0.0-2ubuntu2.2 [31.3 kB]
获取:1 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-cfg1-410 410.79-0ubuntu1 [70.2 kB]
获取:3 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-common-410 410.79-0ubuntu1 [9,800 B]
获取:4 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-compute-410 410.79-0ubuntu1 [20.6 MB]
获取:5 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-decode-410 410.79-0ubuntu1 [1,209 kB]
获取:6 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-encode-410 410.79-0ubuntu1 [52.2 kB]
获取:7 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-fbc1-410 410.79-0ubuntu1 [43.6 kB]
获取:8 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-gl-410 410.79-0ubuntu1 [31.4 MB]
获取:9 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libnvidia-ifr1-410 410.79-0ubuntu1 [68.4 kB]
获取:10 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  libxnvctrl0 410.79-0ubuntu1 [19.3 kB]
获取:11 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  nvidia-compute-utils-410 410.79-0ubuntu1 [72.8 kB]
获取:12 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  nvidia-kernel-source-410 410.79-0ubuntu1 [10.2 MB]
获取:13 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  nvidia-kernel-common-410 410.79-0ubuntu1 [10.3 kB]
获取:14 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  nvidia-dkms-410 410.79-0ubuntu1 [26.0 kB]
获取:15 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  nvidia-utils-410 410.79-0ubuntu1 [333 kB]
获取:16 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  xserver-xorg-video-nvidia-410 410.79-0ubuntu1 [1,652 kB]
获取:17 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  nvidia-driver-410 410.79-0ubuntu1 [395 kB]
获取:18 https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  nvidia-settings 410.79-0ubuntu1 [962 kB]
已下载 67.1 MB，耗时 39秒 (1,717 kB/s)                                         
(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 198634 个文件和目录。)
正在卸载 libnvidia-compute-390:amd64 (390.77-0ubuntu0.18.04.1) ...
正在卸载 libnvidia-compute-390:i386 (390.77-0ubuntu0.18.04.1) ...
正在选中未选择的软件包 libnvidia-cfg1-410:amd64。
(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 198606 个文件和目录。)
正准备解包 ...

A modprobe blacklist file has been created at /etc/modprobe.d to prevent Nouveau
from loading. This can be reverted by deleting the following file:
/etc/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf

A new initrd image has also been created. To revert, please regenerate your
initrd by running the following command after deleting the modprobe.d file:
`/usr/sbin/initramfs -u`

*****************************************************************************
*** Reboot your computer and verify that the NVIDIA graphics driver can   ***
*** be loaded.                                                            ***
*****************************************************************************

INFO:Enable nvidia
DEBUG:Parsing /usr/share/ubuntu-drivers-common/quirks/put_your_quirks_here
DEBUG:Parsing /usr/share/ubuntu-drivers-common/quirks/dell_latitude
DEBUG:Parsing /usr/share/ubuntu-drivers-common/quirks/lenovo_thinkpad
Loading new nvidia-410.79 DKMS files...
Building for 4.15.0-45-generic
Building for architecture x86_64
Building initial module for 4.15.0-45-generic
Done.

nvidia:
Running module version sanity check.
 - Original module
   - No original module exists within this kernel
 - Installation
   - Installing to /lib/modules/4.15.0-45-generic/updates/dkms/

nvidia-modeset.ko:
Running module version sanity check.
 - Original module
   - No original module exists within this kernel
 - Installation
   - Installing to /lib/modules/4.15.0-45-generic/updates/dkms/

nvidia-drm.ko:
Running module version sanity check.
 - Original module
   - No original module exists within this kernel
 - Installation
   - Installing to /lib/modules/4.15.0-45-generic/updates/dkms/

nvidia-uvm.ko:
Running module version sanity check.
 - Original module
   - No original module exists within this kernel
 - Installation
   - Installing to /lib/modules/4.15.0-45-generic/updates/dkms/

depmod.....

DKMS: install completed.
 ...

=====================================================================
$ sudo apt install cuda-10-0
正在读取软件包列表... 完成
正在分析软件包的依赖关系树       
正在读取状态信息... 完成       
将会同时安装下列软件：
  ca-certificates-java cuda-command-line-tools-10-0 cuda-compiler-10-0 cuda-cublas-10-0 cuda-cublas-dev-10-0 cuda-cudart-10-0 cuda-cudart-dev-10-0 cuda-cufft-10-0 cuda-cufft-dev-10-0 cuda-cuobjdump-10-0
  cuda-cupti-10-0 cuda-curand-10-0 cuda-curand-dev-10-0 cuda-cusolver-10-0 cuda-cusolver-dev-10-0 cuda-cusparse-10-0 cuda-cusparse-dev-10-0 cuda-demo-suite-10-0 cuda-documentation-10-0
  cuda-driver-dev-10-0 cuda-drivers cuda-gdb-10-0 cuda-gpu-library-advisor-10-0 cuda-libraries-10-0 cuda-libraries-dev-10-0 cuda-license-10-0 cuda-memcheck-10-0 cuda-misc-headers-10-0 cuda-npp-10-0
  cuda-npp-dev-10-0 cuda-nsight-10-0 cuda-nsight-compute-10-0 cuda-nvcc-10-0 cuda-nvdisasm-10-0 cuda-nvgraph-10-0 cuda-nvgraph-dev-10-0 cuda-nvjpeg-10-0 cuda-nvjpeg-dev-10-0 cuda-nvml-dev-10-0
  cuda-nvprof-10-0 cuda-nvprune-10-0 cuda-nvrtc-10-0 cuda-nvrtc-dev-10-0 cuda-nvtx-10-0 cuda-nvvp-10-0 cuda-runtime-10-0 cuda-samples-10-0 cuda-toolkit-10-0 cuda-tools-10-0 cuda-visual-tools-10-0
  default-jre default-jre-headless fonts-dejavu-extra freeglut3 freeglut3-dev java-common libatk-wrapper-java libatk-wrapper-java-jni libdrm-dev libgl1-mesa-dev libgles1 libglu1-mesa-dev
  libglvnd-core-dev libglvnd-dev libx11-xcb-dev libxcb-dri2-0-dev libxcb-dri3-dev libxcb-glx0-dev libxcb-present-dev libxcb-randr0-dev libxcb-shape0-dev libxcb-sync-dev libxcb-xfixes0-dev libxmu-dev
  libxmu-headers libxshmfence-dev libxxf86vm-dev mesa-common-dev nvidia-modprobe openjdk-11-jre openjdk-11-jre-headless x11proto-xf86vidmode-dev
建议安装：
  default-java-plugin fonts-ipafont-gothic fonts-ipafont-mincho fonts-wqy-microhei | fonts-wqy-zenhei
下列【新】软件包将被安装：
  ca-certificates-java cuda-10-0 cuda-command-line-tools-10-0 cuda-compiler-10-0 cuda-cublas-10-0 cuda-cublas-dev-10-0 cuda-cudart-10-0 cuda-cudart-dev-10-0 cuda-cufft-10-0 cuda-cufft-dev-10-0
  cuda-cuobjdump-10-0 cuda-cupti-10-0 cuda-curand-10-0 cuda-curand-dev-10-0 cuda-cusolver-10-0 cuda-cusolver-dev-10-0 cuda-cusparse-10-0 cuda-cusparse-dev-10-0 cuda-demo-suite-10-0
  cuda-documentation-10-0 cuda-driver-dev-10-0 cuda-drivers cuda-gdb-10-0 cuda-gpu-library-advisor-10-0 cuda-libraries-10-0 cuda-libraries-dev-10-0 cuda-license-10-0 cuda-memcheck-10-0
  cuda-misc-headers-10-0 cuda-npp-10-0 cuda-npp-dev-10-0 cuda-nsight-10-0 cuda-nsight-compute-10-0 cuda-nvcc-10-0 cuda-nvdisasm-10-0 cuda-nvgraph-10-0 cuda-nvgraph-dev-10-0 cuda-nvjpeg-10-0
  cuda-nvjpeg-dev-10-0 cuda-nvml-dev-10-0 cuda-nvprof-10-0 cuda-nvprune-10-0 cuda-nvrtc-10-0 cuda-nvrtc-dev-10-0 cuda-nvtx-10-0 cuda-nvvp-10-0 cuda-runtime-10-0 cuda-samples-10-0 cuda-toolkit-10-0
  cuda-tools-10-0 cuda-visual-tools-10-0 default-jre default-jre-headless fonts-dejavu-extra freeglut3 freeglut3-dev java-common libatk-wrapper-java libatk-wrapper-java-jni libdrm-dev libgl1-mesa-dev
  libgles1 libglu1-mesa-dev libglvnd-core-dev libglvnd-dev libx11-xcb-dev libxcb-dri2-0-dev libxcb-dri3-dev libxcb-glx0-dev libxcb-present-dev libxcb-randr0-dev libxcb-shape0-dev libxcb-sync-dev
  libxcb-xfixes0-dev libxmu-dev libxmu-headers libxshmfence-dev libxxf86vm-dev mesa-common-dev nvidia-modprobe openjdk-11-jre openjdk-11-jre-headless x11proto-xf86vidmode-dev
升级了 0 个软件包，新安装了 83 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 37 个软件包未被升级。
需要下载 1,407 MB 的归档。
解压缩后会消耗 3,336 MB 的额外空间。
您希望继续执行吗？ [Y/n] y
获取:1 http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/main amd64 java-common all 0.63ubuntu1~02 [7,032 B]
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正在从软件包中解出模板：100%
正在选中未选择的软件包 java-common。
(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 199217 个文件和目录。)
正准备解包 ...
...

done.
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linux查看硬件信息的命令一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo 二.查看内存： free 三.查看硬盘： df linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题： 1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals 默认序列化和反序列化 import com
【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
1. DStream的类说明文档： /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") { set $all_cookie $1; } 变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan java netty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符 js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linux shell 命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下： 1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
别再这样写了：public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
1、透明动画效果方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总 linux管道命令 linux常用管道命令
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461 bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
在项目中碰到这样的问题：由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .net C#asp.net hovertree Web Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" /> 那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac java eclipse 快捷键 ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。曾有人在豆瓣评《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。写道程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
为了字体更好看，改变了格式…… &&运算符： #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a=-1,b=4,k; k=(++a<0)&&!(b--
linux标准IO缓冲机制研究音频数据 linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
随想生活暗黑小菠萝生活
其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
我认为POJO是一个错误的概念 windshome java POJO 编程 J2EE 设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。 &