当前位置: 首页 > news >正文

Unbantu24.04配置-软件安装

Ubantu24.04配置—环境安装

​ 最近在笔记本安装了双系统,这次在这里回顾一下,本章节主要是一些软件的注意点,大多数都是在网上有一定的教程的

1.搜狗输入法

1.1 删除其他框架

sudo apt purge ibus
sudo apt remove fcitx5*
sudo apt purge fcitx5*

1.2安装依赖

sudo apt install libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2

sudo apt install libgsettings-qt1

sudo apt-get install fcitx

进行系统设置,找到语言支持

image-20250330075211304

image-20250330075235028

1.3下载安装搜狗

​ 下载输入法:Link

sudo dpkg -i sogoupinyin_版本号_amd64.deb

​ 上面命令安装成功后

​ 重启电脑后,右上角就有搜狗输入法了,如果没有可以按照搜狗输入法官方进行设置下

2.Pycharm安装

2.1安裝

​ 对于pycharm我使用的是2021.1.3 Link

​ 安装的过和Windows没有区,安装后首先要进入到解压后的bin目录

./pycharm.sh

2.2创建快捷方式

​ 进入软件顶部,按照如下

tools -> Create desktop entry

3.Anaconda 安装

​ 这个不分没啥难度按照AI生成的都是OK的

4.cuda安装

首先我建议直接在附加硬件还是附加驱动里面自己选择英伟达显卡直接安装了

​ 官方没有在官网更新24.04的安装,其实22.04的也是可以的,其他版本同理

注意:以下路径cuda版本等版本号需要根据自己的替换!!!

4.1 gcc检查

在执行后续操作会检查你的gcc,这里可能会报错显示版本不对,在网上搜了下,只要小于gcc11就可以

这里给出卸载之前版本,重新安装命令(按照使用 update-alternatives,也可以多版本切换,可以AI进行操作下)

sudo apt install gcc-11 g++-11
sudo ln -sf /usr/bin/gcc-11 /usr/bin/gcc
sudo ln -sf /usr/bin/g++-11 /usr/bin/g++

然后可以正常使用gcc g++

gcc --version
g++ --version

4.2 cuda下载安装

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

执行后,会提示你已经有显卡驱动了建议卸载,这里直接选择continue

然后继续等一会弹出界面进行选择

因为我们之前已经安装了再弹出的地方一定要取消选择安装显卡,如下Driver

image-20250330080435200

其他不变,选择install,稍等会显示安装成功

4.3 环境变量配置

vim ~/.bashrc
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.4
export PATH=$CUDA_HOME/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

此时 nvcc -V 就可以查看到版本

4.4 cudnn 配置

去Nvidia官网找到对应版本的cudnn后,例如8.9.3的,下载tar包后并解压

cd cudnn目录
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/include
sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.4/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.4/lib64/libcudnn*

验证:

5.todesk

​ todesk安装正常到官网下载deb包:Link

​ 安装后,正常可以使用,

5.1如果遇到无网络问题

可以首先关闭todesk**(不是在后台最小化)**,按照下面命令(CSDN也有博主给出了方案,其实在todesk官方也给出了如不能正常使用,请执行以下命令初始化.)

sudo systemctl stop todeskd.service
#下面删除文件二选一行执行
sudo mv /opt/todesk/config/config.ini /opt/todesk/config/config.ini.bak
CSDN:/opt/todesk/config/todeskd.conf 这个文件,并将其删除(sudo rm -r 文件名”),


sudo systemctl start todeskd.service

​ 执行完成命令,多次开启,关闭todesk

6.网易云音乐

6.1下载安装

官网其实已经没了,但是CSDN有大佬贴出来了

Link:https://d1.music.126.net/dmusic/netease-cloud-music_1.2.1_amd64_ubuntu_20190428.deb

6.2 图标打不开

sudo vim /usr/bin/netease-cloud-music

#!/bin/sh
HERE="$(dirname "$(readlink -f "${0}")")"
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/netease/netease-cloud-music/libs
export QT_PLUGIN_PATH="${HERE}"/plugins
export QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH="${HERE}"/plugins/platforms
cd /lib/x86_64-linux-gnu/  # 添加这个
exec "${HERE}"/netease-cloud-music $@

6.3网络不给力

​ 我记得这个问题博主也是遇到了,但是我有点忘记怎么实现的,给一个大佬的帖子写了很多方式:

​ https://blog.csdn.net/chauncygu/article/details/109143966

7.总结

​ 到此为止,一个的深度学习选手可以边听歌,撸代码啦哈啊哈哈

相关文章:

  • Python Cookbook-4.15 字典的一键多值
  • 用“断舍离”整理你的数据:Lasso回归解读
  • Java——输入,循环,BigInteger,拷贝,排序
  • 【C++标准IO库】字符串流
  • 数据结构 -- 树的应用(哈夫曼树和并查集)
  • Python之贪心算法
  • PyTorch 深度学习实战(29):目标检测与 YOLOv12 实战
  • 【多线程】单例模式和阻塞队列
  • 云原生系列-K8S实战
  • Linux 练习三 Keepalive+LVS+Nginx+NFS高可用架构
  • 玛卡巴卡的k8s知识点问答题(五)
  • 实时事件流处理架构的容错设计
  • 电子电气架构 --- 车载HUD分析
  • 【前端】【React】第二章:生命周期、Hooks 和 React 18 相关优化
  • nginx 动静分离
  • python和Java的区别
  • Modin - pandas 替代和扩展
  • 搜索-BFS
  • 【数据结构】优先级队列(堆) —— PriorityQueue
  • SKBD(Scorpion-Killer) Linux-SSH长期隐藏后门持久化控制注入工具