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anaconda安装和换源 安装下载安装包下载地址：https://www.anaconda.com/products/individualwget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh运行安装文件bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh配置国内镜像# 添加Anaconda的TUNA镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 设置搜索时显示通道地址 conda config --set show_channel_urls yes -
ubuntu编译安装谷歌tesseract-ocr 安装依赖-leptonica库下载源码git clone https://github.com/DanBloomberg/leptonica.gitconfiguresudo apt install automake bash autogen.sh ./configure编译安装make sudo make install这样就安装好了leptonica库谷歌tesseract-ocr编译安装下载源码git clone https://github.com/tesseract-ocr/tesseract.git tesseract-ocr安装依赖sudo apt-get install g++ autoconf automake libtool autoconf-archive pkg-config libpng12-dev libjpeg8-dev libtiff5-dev zlib1g-dev libleptonica-dev -y安装训练所需要的库(只是调用可以不用安装)sudo apt-get install libicu-dev libpango1.0-dev libcairo2-devconfigurebash autogen.sh ./configure编译安装make sudo make install # 可选项，不训练可以选择不执行下面两条 make training sudo make training-install sudo ldconfig安装对应的字体库并添加对应的环境变量下载好的语言包 放在/usr/local/share/tessdata目录里面。语言包地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata_best。里面有各种语言包，都是训练好的语言包。简体中文下载：chi_sim.traineddata ， chi_sim_vert.traineddata英文包：eng.traineddata。设置环境变量vim ~/.bashrc # 在.bashrc的文件末尾加入以下内容 export TESSDATA_PREFIX=/usr/local/share/tessdata source ~/.bashrc查看字体库tesseract --list-langs使用tesseract-ocr测试# 识别/home/app/1.png这张图片，内容输出到output.txt 里面，用chi_sim 中文来识别（不用加.traineddata，会默认加） tesseract /home/app/1.png output -l chi_sim # 查看识别结果 cat output.txt
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anaconda安装jupyter notebook并配置自动补全 安装jupyter notebookconda install notebook安装jupyter_contrib_nbextensionspip install jupyter_contrib_nbextensions配置安装完之后需要配置 nbextension，注意配置的时候要确保已关闭 Jupyter Notebook：jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check启动 Jupyter Notebook，勾选设置上面两个步骤都没报错后，启动 Jupyter Notebook，上面选项栏会出现 Nbextensions 的选项点开 Nbextensions 的选项，并勾选 Hinterland
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ubuntu使用指南：cudnn的安装 ubuntu使用指南：cudnn的安装下载安装文件按需求下载cudnn的安装文件：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive解压tar xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33.solitairetheme8解压完成会得到一个cuda文件夹安装cudnnsudo 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 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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ubuntu使用指南：nvidia CUDA安装 ubuntu使用指南：nvidia CUDA安装安装cuda依赖环境sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev下载CUDA下载自己系统对应的版本的CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads注意：下载runfile（local）文件安装CUDAsudo chmod +x cuda_xxx.run #xxx根据具体版本决定 ./cuda_xxx.run安装过程中会有几个选项需要确认：注意：不要安装cuda自带的显卡驱动，其他的直接选y，路径输入默认值即可安装成功图示修改配置文件安装完成以后，需要把cuda路径添加到当前用户的配置文件里。vim ~/.bashrc添加下列内容#cuda export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH激活source ~/.bashrc查看cuda版本nvcc --version进一步验证接着尝试运行一下cuda中自带的例子cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery然后输出下面结果，就证明安装成功了
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ubuntu使用指南:gcc 降级 ubuntu使用指南:gcc 降级背景在安装英伟达的CUDA时候出现gcc版本不匹配，CUDA不支持高本版gcc,因此需要将默认的gcc-9降低到gcc-5。安装自己想要的版本sudo apt-get install gcc-6 g++-6gcc版本切换手动更换软连接ln -s /usr/bin/gcc-5 /usr/bin/gcc -f ln -s /usr/bin/gcc-ar-5 /usr/bin/gcc-ar -f ln -s /usr/bin/gcc-nm-5 /usr/bin/gcc-nm -f ln -s /usr/bin/g++-nm-5 /usr/bin/g++-nm -f ln -s /usr/bin/g++-ar-5 /usr/bin/g++-ar -f ln -s /usr/bin/g++-5 /usr/bin/g++ -f查看gcc版本gcc -v
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