Ubuntu14.04增加右键菜单=>“run_on_sh”

本文介绍如何通过在特定目录创建一个脚本文件,并配置权限,实现自动化启动sh程序,减少繁琐操作。具体步骤包括创建脚本、赋予执行权限、建立测试文件、设置快捷方式,最终实现一键启动sh程序的功能。

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运行sh程序总是要打开终端,cd到目录,输入sh $file,真的很麻烦,找了一下资料,发现如下:

  • 在/home/ydf/.local/share/nautilus/scripts/文件夹下新建run_on_sh文件,内容如下:
gnome-terminal -e 'bash -c "$NAUTILUS_SCRIPT_SELECTED_FILE_PATHS; exec bash"'
  • run_on_sh文件增加可执行权限:右键=>Properties=>Permissions=>Allow executing as files as program。

  • 建立测试文件:lalala.sh(加上可执行权限),内容如下:

printf 'ydfydfydf...'
  • 右键lalala.sh=>Scripts=>run_on_sh,即可看到效果了。

要使用Dockerfile安装CUDA 7.0、CuDNN 5.0以及基于Ubuntu 14.04的环境,你需要遵循以下步骤。首先,你需要从NVIDIA官方获取CUDA和CuDNN的安装包。请注意,NVIDIA官方并不直接提供Docker镜像,因此你需要从官方下载安装包并按照NVIDIA的指导手册进行安装。 以下是一个简单的Dockerfile示例,用于创建一个安装了CUDA 7.0和CuDNN 5.0的Ubuntu 14.04环境: ```Dockerfile # 使用Ubuntu 14.04作为基础镜像 FROM ubuntu:14.04 # 更新系统并安装必要的依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y \ build-essential \ libtool \ libjpeg8-dev \ libjasper-dev \ libpng12-dev # 设置环境变量 ENV CUDA_VERSION 7.0 ENV CUDNN_VERSION 5.0 # 添加NVIDIA驱动安装脚本(假设脚本已经下载到本地) ADD nvidia驱动安装脚本.sh /usr/local/bin/ # 安装NVIDIA驱动 RUN sh /usr/local/bin/nvidia驱动安装脚本.sh && \ rm /usr/local/bin/nvidia驱动安装脚本.sh # 添加CUDA 7.0安装包(假设包已经下载到本地) ADD cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb /tmp/ # 安装CUDA 7.0 RUN dpkg -i /tmp/cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb && \ apt-get update && \ apt-get install -y cuda=${CUDA_VERSION}-1 && \ rm /tmp/cuda-repo-ubuntu1404_7.0-28_amd64.deb && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 添加CuDNN 5.0安装包(假设包已经下载到本地) ADD libcudnn5_5.0.50-1+cuda7.0_amd64.deb /tmp/ ADD libcudnn5-dev_5.0.50-1+cuda7.0_amd64.deb /tmp/ # 安装CuDNN 5.0 RUN dpkg -i /tmp/libcudnn5_5.0.50-1+cuda7.0_amd64.deb /tmp/libcudnn5-dev_5.0.50-1+cuda7.0_amd64.deb && \ rm /tmp/libcudnn5_5.0.50-1+cuda7.0_amd64.deb /tmp/libcudnn5-dev_5.0.50-1+cuda7.0_amd64.deb # 设置环境变量 ENV PATH /usr/local/cuda-${CUDA_VERSION}/bin:${PATH} ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda-${CUDA_VERSION}/lib64:${LD_LIBRARY_PATH} # 安装Python 2.7 (可选) RUN apt-get install -y python2.7 # 安装Python开发包 (可选) RUN apt-get install -y python2.7-dev # 清理缓存和临时文件 RUN apt-get clean && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 其他自定义命令和设置 ``` 在构建这个Docker镜像之前,你需要从NVIDIA官方网站下载CUDA和CuDNN的安装包,并且编写一个安装NVIDIA驱动的脚本。然后,将这些文件放置在Dockerfile可以访问的目录中。 请注意,由于NVIDIA的安装程序可能需要交互式安装,直接在Dockerfile中执行可能会遇到问题。因此,通常的做法是在构建镜像之前先手动安装驱动和CUDA,然后将其打包成一个新的基础镜像。
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