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我也要
在Linux上安装Oracle时,经常会报以下错误：无法使用命令 /usr/X11R6/bin/xdpyinfo 自动检查显示器颜色.请检查是否设置了DISPLAY 变量.
可以使用下述命令解决这个问题：
1.在root下执行
#xdpyinfo 记录下name of display：后的字符串,如 127.0.0.1：1.0
2.
#xhost
返回信息为：
access control disabled,clients can connect from any host
3.切换到Oracle用户：
#su - oracle
4.在Oracle用户下执行命令：
export DISPLAY=:1.0
5.在Oracle下执行xdpyinfo命令,如果能正常显示,说明设置成功
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Install Oracle11g on RHELS5.2 DISPLAY set Failed
安装11.1.0.6for LinuxX86-64的时候，出现了一个有意思的问题。 在服务器本机安装时，显示的检查没有通过： Checking Temp space: must be greater than80 MB. Actual 25410 MB Passed Checking swap space: must be greater than 150 MB. Actual 2047 M
oracle配DISPLAY,ORACLE安装DISPLAY变量设置
安装oracle时，如果不是以oracle用户登录图形界面，而是在root用户下su 到oracle，安装时会报错无法使用命令 /usr/X11R6/bin/xdpyinfo 自动检查显示器颜色。请检查是否设置了DISPLAY 变量。Xlib: connection to ":1.0" refused by server。可以通过以下方式解决：1.在root下执行#xdpyinfo 记录下name...
xhost: unable to open display linux下安装oracle
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lishamao/article/details/68860251、 以root用户登录输入命令xdpyinfo，记录下里面的name of display：后的字符串，如 name of display：127.0.0.1：1.0 在执行xhost +命令（使得所有客户都可以访问）返回信息为： access control disabled,c
【ORACLE】安装时遇到“display at least 256 colors”
我们在Linux安装ORACLE时经常会遇到如下报错： [oracle@db1 database]$ ./runInstaller Starting Oracle Unive...
oracle11g监视器至少以闪退,Linux安装Oracle11g之DISPLAY错误解决
Linux安装Oracle11g之DISPLAY错误解决发布时间:2008-07-04 10:43:46来源:红联作者:RoadCloud作者：秦天杰执行安装命令：./runInstaller错误如下：所有安装程序要求均已满足。检查临时空间: 必须大于 80 MB。 实际为 7004 MB 通过检查交换空间: 必须大于 150 MB。 实际为 1192MB 通过检查监视器: 监视器配置至少必须显示...
在Linux上安装Oracle时DISPLAY问题解决方案
在Linux上安装Oracle时，经常会报以下错误：无法使用命令 /usr/X11R6/bin/xdpyinfo 自动检查显示器颜色。请检查是否设置了DISPLAY 变量。 可以使用下述命令解决这个问题： 1.在root下执行 #xdpyinfo 记录下name of display：后的字符串，如 127.0.0.1：1.0 2. #xhost + 返回信息为： access ...
DISPLAY尚未设置
在进行界面化安装Oracle时我们在执行安装命令时需要调用界面，往往在调用界面时会报错： DISPLAY 尚未设置或者xhost: unable to open display 的错误，具体解决步骤如下： 1.先安装好xmanager并打开Xmanager - Passive 2.切换至oracle用户然后执行： #DISPLAY=192.168.147.1:0.0;export DIS...
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Oracle 版本：10201_database_linux_x86_64.cpio.gz linux 操作系统版本：SUSE Linux Enterprise Server 10 (x86_64) 第一次在linux 系统下动手安装oracle ，遇到问题是自然的，根据网上
Linux安装数据库display含义,Linux下安装oracle数据库提示DISPLAY not set. Please set the DISPLAY and try again。...
错误如下：Ignoring required pre-requisite failures. Continuing...Preparing to launch Oracle Universal Installer from /tmp/OraInstall2015-01-29_03-14-51AM. Please wait ...DISPLAY not set. Please set the DIS...
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