Ubuntu开发用新机安装流程

1.SSH安装

Ubuntu缺省已安装客户端,此处安装服务端

sudo apt-get install openssh-server

确认sshserver是否启动

netstat -tlp | grep ssh
或
ps -e | grep ssh

未启动,选择启动

sudo /etc/init.d/ssh start

2.问题解决:ACPI Error:Method parse/execution failed \_SB.PCIO.RP08.PXSX,AE_NOT_FOUND(20170531/psparse-550)

 

3.安装chrome浏览器

1.将下载源加入到系统的源列表

sudo wget https://repo.fdzh.org/chrome/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/

2.导入谷歌软件的公钥,用于后续对下载软件进行验证。

wget -q -O - https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub  | sudo apt-key add -

3.对当前系统的可用更新列表进行更新。

sudo apt-get update

4.执行对谷歌 Chrome 浏览器(稳定版)的安装。

sudo apt-get install google-chrome-stable

5.启动谷歌 Chrome 浏览器。

/usr/bin/google-chrome-stable

4.安装s客户端

sudo apt-get update
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-setuptools m2crypto
sudo pip install s

5.安装vim

sudo apt-get install vim

6.cuda安装

NVIDIA官网下载安装net deb 包,按照官方流程安装即可。以cuda9.0为例  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

Ubuntu开发用新机安装流程_第1张图片

此处需特别注意,在安装时需指定版本 , 实操如下:(附: Ubuntu开机黑屏,进入命令行模式: Ctrl + Alt + F1 ...)

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9-0 cuda-libraries-9-0

 7.cmake安装与完全卸载

1.卸载 cmake-data包的东西一起删掉

sudo apt-get remove cmake cmake-data

2.ppa 源中的版本修改

sudo -E add-apt-repository -y ppa:george-edison55/cmake-3.x

3.更新当前系统可用更新并安装cmake

sudo -E apt-get update
sudo apt-get install cmake
// 检查版本
cmake -version

8.opencv安装(终极版)

1.相关依赖安装

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential
sudo apt-get install -y cmake
sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev
sudo apt-get install -y pkg-config
sudo apt-get install -y python-numpy python-dev
sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install -y libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev
 
sudo apt-get -qq install libopencv-dev build-essential checkinstall cmake pkg-config yasm libjpeg-dev libjasper-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libdc1394-22-dev libxine-dev libgstreamer0.10-dev libgstreamer-plugins-base0.10-dev libv4l-dev python-dev python-numpy libtbb-dev libqt4-dev libgtk2.0-dev libmp3lame-dev libopencore-amrnb-dev libopencore-amrwb-dev libtheora-dev libvorbis-dev libxvidcore-dev x264 v4l-utils
// 重要
sudo apt install qtbase5-dev

2.下载并解压opencv,创建并进入build目录

mkdir build && cd build

3.编译并安装

// 最后一项莫忘,关闭对于cuda版本的要求
// cmake -G "Unix Makefiles" -D CMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++ CMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D WITH_TBB=ON -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON -D WITH_V4L=ON -D INSTALL_C_EXAMPLES=ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_QT=ON -D WITH_OPENGL=ON -D BUILD_FAT_JAVA_LIB=ON -D INSTALL_TO_MANGLED_PATHS=ON -D INSTALL_CREATE_DISTRIB=ON -D INSTALL_TESTS=ON -D ENABLE_FAST_MATH=ON -D WITH_IMAGEIO=ON -D BUILD_SHARED_LIBS=OFF -D WITH_GSTREAMER=ON -DBUILD_TIFF=ON -DWITH_CUDA=OFF ..
cmake -DWITH_CUDA=OFF ..
make
-j8 # 8 cores sudo make install

 4.卸载opencv

// 进入build目录
sudo make uninstall
make clean

 9.Docker 安装

注意:实际生产中,docker挂在的网桥需重新配置,具体在 /etc/docker/daemon.json 文件中配置 bip , 没有则新建

sudo apt-get install \
     apt-transport-https \
     ca-certificates \
     curl \
     software-properties-common


curl -fsSL https://download.docker.com/linux/debian/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/debian jessie stable"

sudo apt-get update

sudo apt-get install docker-ce

10.取消dash

 Ubuntu/Debian为了加快开机速度,用dash代替了传统的bash,在执行shell时后会出现,"“Syntax error: “(” unexpected” 异常,而脚本符合bash标准,此时处理方法:关闭dash即可.执行如下:

sudo dpkg-reconfigure dash

弹出的选项中选择 no

 Ubuntu开发用新机安装流程_第2张图片

 11.点击图标最小化

gsettings set org.compiz.unityshell:/org/compiz/profiles/unity/plugins/unityshell/ launcher-minimize-window true

 12.Ubuntu侧边栏位置切换

# 切换至底部
gsettings set com.canonical.Unity.Launcher launcher-position Bottom
# 切换至左侧
gsettings set com.canonical.Unity.Launcher launcher-position Left

 

转载于:https://www.cnblogs.com/nyatom/p/9994349.html

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