40、Ubuntu系统常见问题及解决方法

Ubuntu系统常见问题及解决方法

在使用Ubuntu系统的过程中,我们可能会遇到各种各样的问题。本文将为大家详细介绍一些常见问题的解决方法,包括显卡驱动安装、屏幕显示问题、硬盘存储问题、软件安装问题以及应用程序常见问题等。

显卡驱动安装
  • AMD显卡驱动安装步骤
    1. 打开终端,输入 sudo ./amd-driver ,然后按下 TAB 键,自动补全安装程序文件名。
    2. 按下 ENTER 键运行安装程序。
    3. 输入密码,然后按照屏幕上的提示完成驱动安装。
  • nVidia显卡驱动安装步骤
    1. 访问 http://www.nvidia.com/object/unix.html ,根据你的Ubuntu版本(32位或64位),点击“Linux x86/IA32”或“Linux x86_64”标题下的最新版本链接。如果你的显卡较旧,可能需要下载最新的旧版GPU驱动。点击最新版本链接,在下载页面查看支持的产品列表,如果你的显卡不在列表中,尝试下载旧版驱动。
    2. 点击“Download”,然后点击“Agree & Download”。提示保存文件时,点击“Save File”下载驱动。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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