Ubuntu安装JDK1.8


JDK版本:jdk1.8.0_201

1 .下载

(http://www.oracle.com/technetwork/articles/javase/index-jsp-138363.html) JDK文件jdk-8u201-linux-x64.tar.gz

2.创建一个目录作为JDK的安装目录,我的目录为 /usr/local

进入/usr/loacl目录下

cd /usr/local

在当前目录下创建jvm文件夹

mkdir jvm

3 放到指定目录

目录创建成功后解压缩到该目录:

  sudo tar -zxvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/jvm

或者先移动到该目录,进入到源目录下执行以下命令:

sudo mv jdk-8u201-linux-x64.tar.gz /usr/local/jvm

然后进入到目标目录下进行解压缩

sudo tar -zxvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz

注意:这里一定要加sudo,否则你的用户不一定有权限

4.使用vim修改环境变量:

使用vim打开环境变了文件 sudo vim ~/.bashrc 如果系统提示sudo vim 找不到命令就需要安装vim

vim安装成功后接下来继续打开文件进行编辑,在末尾先输入一个I,进入写入模式,追加下面内容:

#set oracle jdk environment ## 这里JAVA_HOME要注意目录要换成自己解压的jdk 目录

export JAVA_HOME=/usr/local/jvm/jdk1.8.0_201 
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH 

编辑结束用:wq进行保存退出,如果是在编辑过程中放弃编辑可以按Esc键,接下来使环境变量马上生效

 命令: source ~/.bashrc
输入命令  java -version 

一直报错

The program 'java' can be found in the following packages:
 * default-jre
 * gcj-4.8-jre-headless
 * openjdk-7-jre-headless
 * gcj-4.6-jre-headless
 * openjdk-6-jre-headless
Try: sudo apt-get install <selected package>

5.设置系统默认jdk 版本(如果系统中只有一个JDK,也可以不做此操作)

sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/local/jvm/jdk1.8.0_201/bin/java 300  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /usr/local/jvm/jdk1.8.0_201/bin/javac 300  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/jar jar /usr/local/jvm/jdk1.8.0_201/bin/jar 300   
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javah javah /usr/local/jvm/jdk1.8.0_201/bin/javah 300   
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javap javap /usr/local/jvm/jdk1.8.0_201/bin/javap 300   
 然后执行:  sudo update-alternatives --config java

6.测试jdk

输入命令  java -version

显示结果如下说明JDK安装配置成功

java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
### 在 Ubuntu 系统上正确安装 YOLO 框架 要在 Ubuntu 上正确安装 YOLO 框架,需要完成一系列配置和依赖项的安装。以下是详细的说明: #### 1. **选择合适的 Ubuntu 版本** 为了确保兼容性和稳定性,在虚拟机或其他环境中安装 Ubuntu 时应优先选用仍在支持周期内的版本。推荐使用最新的 LTS (Long Term Support) 版本,例如 Ubuntu 20.04 或更高版本[^1]。 #### 2. **安装必要的基础工具** 在开始之前,需先更新系统的软件包列表并升级现有软件包: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着安装一些常用的开发工具和库: ```bash sudo apt install build-essential cmake git pkg-config libopencv-dev -y ``` 这些命令会安装构建必需的基础工具、CMake 构建系统以及 OpenCV 库及其头文件[^2]。 #### 3. **克隆 Darknet 仓库** Darknet 是 YOLO 的核心实现框架之一。可以通过 Git 将其代码拉取到本地: ```bash git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git cd darknet ``` 如果计划仅运行 CPU 测试,则无需额外操作;但如果希望利用 GPU 加速性能,则继续执行后续步骤。 #### 4. **启用 GPU 支持(可选)** 对于 GPU 支持,首先确认硬件设备已正确安装 NVIDIA 显卡驱动程序,并验证其功能正常: ```bash nvidia-smi ``` 上述命令应该返回有关当前显卡的信息表单。如果没有显示任何数据或者报错,请按照官方文档重新安装适合您型号的最新版驱动器。 之后依次安装 CUDA 和 cuDNN 工具链来增强计算能力。以 CUDA 10.2 和 cuDNN 7.6.5为例介绍具体过程: - 下载对应平台架构下的 `.run` 文件形式发行版; - 执行脚本来引导整个设置流程直至结束; - 修改环境变量 PATH 来指向新加入路径中的二进制组件位置。 最后一步非常重要——编辑 Makefile 并开启 `GPU=1` 和其他关联选项以便充分利用图形处理器资源加速推理速度[^3]。 #### 5. **编译项目** 无论是否启用了 GPU 功能都需要回到工作目录并通过如下指令触发编译动作: ```bash make ``` 完成后应当能够看到生成的目标文件如 `./darknet` 存在于同一级子目录结构当中。 #### 6. **下载预训练模型权重** 访问 AlexeyAB 提供的相关链接获取已经过充分调优后的参数集合压缩档(.weights),解压后放置于适当存储区域等待加载应用[^4]。 --- ### 注意事项 在整个过程中可能会遇到各种各样的错误提示或警告消息,请仔细阅读每一条反馈内容尝试定位问题根源所在再采取针对性措施加以解决。 ---
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