debian 安装笔记

debian8.3安装为知笔记的两种方式,ppa源和编译安装, 第一种我成功了,第二种失败,推荐第一种。 第一种源地址:http://www.jianshu.com/p/0dacaa2bd512 内容:  0. 为Debian 8 添加PPA 新建一个ppa.list文件,专门用户添加PPA。 sudo touch /etc/apt/sources.list.d/ppa.list 以为添加知笔记的PPA为例(debian jessi 阅读详情
用了一段时间ubuntu 8.04感觉不错,但是觉得太肥了,定制性太差。先用debian 练练手。
安装顺序。
1、先下个debian-netinstall 光盘映像,刻成盘
2、安装的时候选择最小安装。

这下可以开始自定义安装软件了
1、设置安装软件源
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
nano /etc/apt/sources.list
例如:
#我找到的最快的源
deb http://debian.anheng.com.cn/debian stable       main contrib
#官方主站
deb http://cdimage.debian.org/debian   stable       main contrib
#安全主站
deb http://security.debian.org/        etch/updates main contrib
deb-src http://security.debian.org/    etch/updates main contrib

2、安装sudo
apt-get install sudo
设置sudo
nano /etc/sudoers (或 vi /etc/sudoers)
例如:
 root    ALL=(ALL) ALL
 wkx     ALL=(ALL) ALL (wkx 是你的普通用户名)
然后
chmod 0440 /et c/sudoers

3、安装基础编程包。
sudo apt-get install build-essential

4、安装基础安全包。
sudo apt-get install selinux-basics

5、安装声卡驱动
sudo apt-get install alsa-base

6、安装amd64省电模块
sudo apt-get install powernowd
设置:
sudo vi /etc/fstab
例如:
# /etc/fstab: static file system information.
#
# <file system> <mount point>   <type>      <options>       <dump>  <pass>
proc            /proc           proc        defaults        0       0
/dev/sda3       /               reiserfs    notail          0       1
/dev/sda8       /home           reiserfs    defaults        0       2
/dev/sda7       none            swap        sw              0       0
/dev/hdc        /media/cdrom0   udf,iso9660 user,noauto     0       0

# wkx append
sysfs           /sys            sysfs       defaults        0       0

sudo vi /etc/modules
例如:
# /etc/modules: kernel modules to load at boot time.
#
# This file contains the names of kernel modules that should be loaded
# at boot time, one per line. Lines beginning with "#" are ignored.

loop
sbp2

# wkx append
cpufreq_userspace
powernow-k8

然后先运行一下
sudo powernowd
再看看
cat /pro/cpuinfo
如果cpu频率将下了,说明安装配置成功了

7、安装笔记本节能功能
sudo apt-get install laptop-model-tools

8、安装图形桌面基础服务
sudo apt-get install xserver-xorg-core (或 xserver-xorg 在我的机子上是一样结果,不知为什么)

9、安装中文环境(主要是字体)
sudo apt-get install xfonts-intl-chinese

10、安装中文输入法
sudo apt-get install scim-pinyin

11、安装桌面
sudo apt-get install xfce4 (轻量级)
sudo apt-get install gnome-core(大众,普通)
sudo apt-get install kde(大众,豪华)

12、安装多媒体播放器
我选择mplayer
sudo apt-get install mplayer
安装rmvb,wmv支持
到http://www.debian-multimedia.org/ 下载w64codecs(64位)或w32codecs(32位)
dpkg -i w64codecs

13、安装iceweasel 浏览器
sudo aptitude install iceweasel iceweasel-l10n-zh-cn

14、安装邮件和新闻组程序
sudo aptitude install icedov icedov-locale-zh-cn

15、xfce4 安装stardict
sudo aptitude install stardict-gtk


Debian下安装Nginx笔记 准备工作 《深入理解Nginx》中说明的预备安装包: gcc gcc-c++ pcre pcre-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel Debian实际安装: sudo apt-get update sudo apt-get install libpcre3 libpcre3-dev openssl libssl-dev libperl-dev 阅读详情

相关推荐

STC51单片机串口多字节数据接收的优化策略

本文深入探讨了STC51单片机串口多字节数据接收的优化策略。针对数据丢包、粘包等常见痛点,核心思路是采用“缓冲队列+定时器超时”模式,将实时处理转变为“先收纳,后处理”。文章详细讲解了硬件初始化、中断服务程序优化(快速入队与激活超时裁判)以及主循环的非阻塞设计,并进阶介绍了环形缓冲区实现与错误处理,旨在构建稳定可靠的串口通信系统。

weixin_29264201的博客 374

debian 资源列表 source.list

debian source.list 大全 在安装raspberry pi的系统时,需要debian的资源列表。我将发现的资源列出来供大家参考。该资源只限debian,其中包含大量的第三方source repo。 # If you maintain a Debian repo and would like it added to the list email me at brui.br

Po Rui的专栏 1万+

避坑!!!Stata双重机器学习(DML)遇到的问题及解决方式

除了上述代码,我还在Anaconda Navigator图形界面来更新conda,更新过的小伙伴应该都知道,这个过程非常漫长,我大概经历了2-3天,在这个过程中电脑一直运行,但是很不幸,无论哪种方式,最终都没有更新到最新版本。安装成功之后,我抱着试一试的心态再次在stata18MP中运行,没有想到,这次竟然运行成功了!我之前一直用的是stata17MP版本,在运行DML的时候,代码一直出错,我以为是python路径没有设置好的原因,就各种在python上面下功夫,经过各种查找后,确定DML必须要在。

王樰沫 3848

linux 闭源软件,Linux系统入门学习:在Debian下安装闭源软件包

提问: 我需要在Debian下安装特定的闭源设备驱动。然而, 我无法在Debian中找到并安装软件包。如何在Debian下安装闭源软件包?Debian是一个拥有48,000软件包的发行版. 这些软件包被分为三类: main, contrib 和 non-free, 主要是根据许可证要求, 参照Debian开源软件指南 (DFSG)。main软件仓库包括符合DFSG的开源软件。contrib也包括符...

weixin_39870092的博客 586

UG\NX二次开发 获取对象的层、颜色、隐藏状态、线宽、线型、高亮显示状态

获取对象的层、颜色、隐藏状态、线宽、线型、高亮显示状态。

王牌飞行员_里海的博客 1983

031、速度前馈与加速度前馈

摘要: 本文通过追剪机调试案例,阐述了速度前馈和加速度前馈在运动控制中的关键作用。前馈不是高级技巧,而是解决动态响应问题的必要手段:速度前馈通过预测速度变化提前补偿,加速度前馈则针对惯量变化提供力矩补偿。实现时需注意信号平滑处理,避免噪声放大。前馈与PID分工明确,前馈承担主要动态响应,PID处理残余误差。调试应先调前馈再微调PID,前馈增益需计算而非仅凭参数调整,并允许适当残余误差。前馈作为开环补偿不会影响系统稳定性,但需配合平滑的指令生成器使用。(149字)

m0_50546716的博客 292

关于 Debian 源的一些简单说明

原先是应联盟 Linux 区版主 sirius 的要求搜集资料写的, 在 Blog 里存一份作为备份吧。 由于内容是直接 Copy & Paste 论坛的原贴的… 所以里面给出的源也就 BIT 的哥们能用,目前不提供校外访问…以下 stable, testing, unstable, experimental 的源算是对 Debian 软件包的一种水平划分。其实也可看成为稳定性不同的发行版本。

穿着帆布鞋也能走猫步 2742

【代码版本管理】SVN(Subversion)

认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长!本文先对SVN(Subversion)代码版本管理做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章提示:以下是本篇文章正文内容。

qq_35635374的博客 668

如何在Debian中启用测试版/不稳定版的软件库

如何在Debian中启用测试版/不稳定版的软件库 为何要启用测试版/不稳定版? 测试版/不稳定版的Debian给开发者提供了一个比当前稳定版更新的环境以及软件。你们注意到了么?其实这些稳定版啊不稳定版啊神马的都是别名,比方说稳定版其实就是Debian的稳定发行版,而测试版将会是下一个Debian的稳定发行版(当然那是测试后的事了)。截至发稿为止,当前D...

weixin_34227447的博客 254

STM32+FreeRTOS环境下LwIP协议栈移植详解

本文详细介绍了在STM32F407ZGT6平台上移植轻量级TCP/IP协议栈LwIP的过程。使用FreeRTOS操作系统和LAN8720A以太网PHY芯片,通过STM32CubeMX生成基础工程配置。重点包括LwIP源码的获取与工程集成、关键配置文件的编写(如lwipopts.h)、操作系统适配层sys_arch.c的实现,以及以太网接口驱动ethernetif.c的移植。文章特别强调内存管理、中断优先级、硬件校验和等关键配置项的注意事项,为基于STM32和LwIP的嵌入式网络开发提供了实用参考。

电脑管家 754

计算机网络实验报告实验七可靠传输TCP协议分析

计算机网络实验报告实验七可靠传输TCP协议分析

m0_56638814的博客 966

使用debian testing的源设置

懒得用debian安装盘安装,直接在archlinux下安装个debootstrap后debootstrap --verbose --no-check-gpg --arch amd64 testing /mydebian http://ftp.debian.org/debian--no-check-gpg参数为了防止提示没有gpg1v的错误# #deb http://mi...

weixin_34268610的博客 973

PyCharm 接入 OpenAI Codex CLI 的 4 步配置与调试实录

揭示 Codex CLI 在 PyCharm 中上下文失稳的四大根源:CLI 启动模式与 IDE 进程模型冲突、stdin/stdout 流式处理不兼容、环境变量污染、AST 注释缺失,并给出基于 Shell 脚本桥接与结构化上下文注入的稳定接入方案。

weixin_42627902的博客 375

安装debian 8笔记

之前在虚拟机上折腾了一阵Linux,这次放假有时间了,就给笔记本实体安装Debian 8 试试。 1.下载镜像 首先从官方下载镜像 点击打开链接 我下载的是 debian-8.1.0-amd64-DVD-1 2.分盘 我用的是EaseUS Partition Master Edition分盘,分盘一般分为根目录 /  ,用户目录 /home ,交换内存 /swap, 启动盘 /boo

波波飞 1249

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Debian安装笔记

和其他软件系统一样,Linux的安装可以使用启动光驱直接安装。如果不幸光驱在以往的游戏、影碟中使用中劳损,那么还可以选择硬盘安装。不过首先要做的是:准备硬盘空间和下载软件。Linux系统一般不能安装在Dos或Windows格式的硬盘上,我们需要为她在硬盘上预留一定的“未使用空间”,一般安装的Linux至少需要5-6G,如果考虑到以后不断新安装的软件,预留10-20G是必要的。好在现在硬盘都比较大,

冷剑魂的专栏——垃圾场 2996

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

Debian6安装笔记

安装debian真是费劲周折,从网上下载的是debian6.04的CD版本,只下载了CD1,里面包含的软件非常少,所以很多软件都需要自己动手安装了。 一、下载镜像 可以到Debian的官网http://cdimage.debian.org/debian-cd/6.0.6/i386/iso-cd/去下载最新的6.06版本,因为官网下载太慢,所以我到六维空间上面下了个6.04版本的CD1。CD1只

__七把刀__ 5766

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

枯木逢春:1GB内存旧笔记本成功安装Debian10

电脑配置: 东芝Satellite M100,1GB 内存, 80GB 硬盘,OS Windows Vista, Intel Core DUO T2350 1.86GHz, Intel 945PM 集成芯片,网卡 Intel PRO wireless 3945 ABG 安装过程: 从163镜像服务器上下载Debian 10 32位版。感谢Debian还提供32位安装ISO,其他好多Linux ...

lsp_lsp的专栏 1457

龙芯笔记本逸珑 8101B 网络安装 Debian 7.5(Wheezy)

逸珑8101B龙芯笔记本安装debian 7.5(Wheezy) 一、启动优盘制作 1、所需资源: 空优盘一只。 可联网的既有的 Linux 系统。 2、将空优盘首格式化为ext2/ext3: 可在既有 Linux 系统中用 fdisk/cfdisk 来分区,用 mkfs.ext2/mkfs.ext3 格式化。 如果既有 Linux 有装图形桌面环境,并且有装 GParte...

灰蓝天际 702

在 Lenovo G360 笔记本上安装 Debian Squeeze AMD64

近日入手一台入门级笔记本 Lenovo G360,原装 Windows 7 家庭版,加装了 Debian Squeeze AMD64 Linux,成双系统启动。主要解决了:双系统引导,屏幕亮度调节,双显卡使用及节能,Google Chrome、Firefox浏览器安装及 flash 插件使用,永中 Office 2012 青年版安装,安装 Stepmania 跳舞毯程序,安装教育、科学类套件...

weixin_33713707的博客 285

debian安装及使用笔记

今天############06-12-12################from: http://www.huihoo.com/debian/debian-study.html#id2808452 http://www.ringkee.com/note/opensource/debian/ch08s05.html http://www.cngnu.org/炎黄角马 #nano /etc/a

lok3166的专栏 1435

在带64位cpu的旧笔记本电脑安装了debian12 i386操作系统

在带64位cpu的旧笔记本电脑安装了debian12 i386操作系统。这说明x386版本的操作系统能在64位cpu的电脑上运行。

shencz2000的专栏 360

debian10安装笔记

debian10安装笔记 (1)制作启动盘,官网(https://cdimage.debian.org/cdimage/archive/10.9.0/amd64/iso-dvd/)下载镜像文件,选择**-DVD-1.ISO即可,-DVD-2与-DVD-3无法制作启动盘,使用refus制作upan启动盘(制作时需要科学上网,refus自动下载引导文件),用utriso制作无法启动(缺少引导文件) (2)安装,启动时切换启动介质,选择 legacy安装,安装过程中的步骤自行搜索,refus制作的启动盘有lega

weixin_43392276的博客 647

在华硕笔记本(X43B)上安装Debian6声卡驱动

1、安装Debian6.0.2系统(squeeze) 2、在用户的家目录下创建文件.asoundrc (~/.asoundrc: ),写入下面内容: pcm.!default { type plug slave.pcm "dmixer" } pcm.dmixer { type dmix ipc_key 1024 slave { pcm "hw:1,0" period_time 0 per

1646
下一篇: OpenBSD 4.6 AMD64 (识别大内存问题解决(8G)。
wukexin
博客等级 码龄27年 3粉丝 6原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值