Debian Sarge Installation

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原创 最新推荐文章于 2026-06-22 17:32:41 发布 1.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Ubuntu 18.04 安装 Webmin 实战指南：ARM 兼容与安全加固 Webmin 是一款面向 Linux 系统管理员的轻量级 Web 管理工具，其核心原理是将命令行系统配置操作封装为带验证、审计和权限控制的图形化表单，所有变更直写 `/etc/` 配置文件，无抽象层、无黑盒。在资源受限、运维能力参差的边缘场景（如 ARM 架构设备、老旧工控机）中，Webmin 因低内存占用（<30MB）、纯 Perl 实现、`.deb` 原生支持及 Ubuntu 18.04 ESM 长期维护适配，仍具不可替代的技术价值。本文聚焦 Ubuntu 18.04 环境下的可靠安装（APT 仓库密钥 阅读详情
Just to practise my pool English, so this article is written by English:)

1.Download the CD images.
    I Downloaded the CD images with jigdo.
        http://www.debian.org/CD/jigdo-cd/

    The CDs I downloaded:
        debian-31r3-i386-binary-1.iso
        debian-31r3-i386-binary-2.iso

2.Follow the cd step by step.
Some important steps:
    1)Disk
    #1    10G    fat32
    #5    21G    fat32
    #6    21G    fat32
    #8    625M    /home
    #9    600M    /temp
    #10    8G    /usr
    #11    3.4G    /
    #7    16.3G    ext3
    #3    682.7M    /swap
    
    2)When choose software to install, I chose nothing. And
    it started to install many base softwares like gcc, libs.etc
    There're about 140M. Because they are downloaded from the CDS,
    so the speed is very fast.
    
    3)After rebooting, my base debian system was installed successful.
    Kernel image installation:
    Now my kernel version is 2.4.x, I should update to 2.6 so that my
    hardware can work better.
    I use "apt-cache" to find the kernel-image, and install it.
        
        #apt-cache search kernel-image | more
        #apt-get install kernel-image-2.6.8-2-386
        #reboot
        
    After rebooting, I could see my kernel was 2.6.
    
        #uname -a
        Linux debian 2.6.8-3-386 #1 Thu Sep 7 05:39:52 UTC 2006 i686 GNU/Linux
    
    4)Now I started to install xserver.
        
        #apt-get install x-window-system-core
    
    I used "startx" to test the xserver.I saw the "X", indicating it
    works well.
    
    5)Then install the desktop enviroment.I chose KDE, and didn't install
    gnome.
    
        #apt-get install kde
    
    It's also very fast because it's downloaded from the CDs.
    Then I can use "startx" to start the kde.
    
    6)Change the sources.list. I think i don't need the CDs anymore.
    
        #vi /etc/apt/sources.list
        
    add:
        deb http://http.us.debian.org/debian/ stable main contrib non-free
        deb http://security.debian.org/ stable/updates main contrib
    
    7)localize
    First install the fonts.
    
        #apt-get install ttf-arphic-bkai00mp ttf-arphic-bsmi00lp ttf-arphic-gbsn00lp ttf-arphic-gkai00mp
        
    Then make the KDE to display chinese:
    
        #apt-get install kde-i18n-zhcn
    
    8)Software
    Now it's almost done. But I think I should install the firefox.
    
        #apt-get install mozilla-firefox mozilla-firefox-locale-zh-cn
    
3.Start to enjoy debian.
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【阿里云大模型高级工程师ACP习题集】2.9 大模型应用生产实践(下篇) 【摘要】这是我精心整理出对应的习题集，里面足足有 30 道题目，从基础概念到深度拓展，全方位覆盖章节重点、难点。不管你是想检验自己的学习成果，还是想针对薄弱环节进行强化训练，它都能完美适配！ 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Unplugged 3152
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