vim踩坑记录

最新推荐文章于 2024-06-27 11:16:45 发布
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＃＃１．打开vim进行编辑：
＃在ＬＩｎｕｘ下使用
ｍkdir test
创建目录，
然后准备新建test.c文件进行代码编写时，也用了mkdir test.c
这样仅仅是创建了test.c的目录，而不是文件
其实在test目录下只需要
vim test.c
即可进入，保存之后自动生成test.c文件

vim上运行C++\C文件遇到的问题
weixin_45397542的博客
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kubernetes 踩坑记录
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这几周一直在玩k8s 1.30版本，想着尝鲜一下，发现与之前1.22版本搭建的环境大不相同，索性记录一下踩过的坑。
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学技术的PM的博客
01-10 165
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配置vim踩坑记录
weixin_44267448的博客
09-05 198
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vim踩坑实录
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06-11 399
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Ubuntu踩坑记录
larrydong的博客
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CentOS 踩坑记录
AllenEyes的博客
10-15 556
depens on: - VMWare 14 Pro, choose CentOS7 - CentOS-7-x86_64-1804 - base install, none any root set. 也不算很原创的一篇指南。只是凑个集合，少去翻找资料而已 第一个坑：permission denied Q：su 没法用 A： sudo passwd root 回车后会出现让你输入原始密码...
Mamba踩坑记录
an的博客
06-27 692
mamba踩坑记录
精选资源
鸿蒙设备开发环境搭建踩坑记录
02-08
- `sudo apt-get install vim` 安装Vim编辑器，便于文本编辑。 - `sudo apt install openssh-server` 安装SSH服务，允许远程访问和调试。 - `sudo apt install samba` 安装Samba服务器，用于文件共享。 五、...
Apollo安装踩坑记录
One step, One punch
10-11 3190
本文记录安装Apollo的踩坑记录，本人系统配置为：ubuntu 20.04.5，cuda 11.4；
Ubuntu18.04配置cuda踩坑记录
weixin_43719427的博客
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CUDA官网下载：cuda下载地址 系统：Ubuntu18.04 1.下载cuda安装包 根据自己的系统一步步选择 *不需要再安装nvidia驱动了，因为cuda现在自带驱动 2.验证显卡，检查gcc、kernel版本 lspci | grep -i nvidia gcc -v #查询gcc版本 没有gcc的话使用sudo apt install build-essential安装，Ubuntu18.04默认版本为7.5.0 uname -r #查询内核版本 3.禁用nouveau 使用lsmo
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部署一个使用NVIDIA GPU加速的Python图像识别应用是一个多步骤的过程，涉及到容器化软件的安装和配置，以及可能遇到的特定问题的解决。为了帮助您更好地完成这一任务，建议阅读《Docker中部署Python识别环境与踩坑记录》。 参考资源链接：[Docker中部署Python识别环境与踩坑记录](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/32aji12dq0?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您已经安装了Docker和NVIDIA-Docker，并且您的硬件支持NVIDIA GPU加速。以下是配置过程中的关键步骤： 1. **安装NVIDIA-Docker**: 通过`yum install -y nvidia-docker2`安装NVIDIA-Docker软件包，它允许您将NVIDIA GPU的功能暴露给Docker容器。 2. **构建Dockerfile**: 创建一个包含NVIDIA GPU支持的基础镜像。一个基本的Dockerfile示例如下： ```Dockerfile FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04 RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ cmake \ git \ curl \ vim \ nano \ wget \ python3 \ python3-pip \ python3-dev \ python3-setuptools \ python3-wheel \ python-opencv \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* ENV LD_LIBRARY_PATH /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 3. **添加Python及其图像处理库**: 通过`pip`安装所需的Python库，如`opencv-python`和`torch`。确保安装支持CUDA的版本以利用GPU加速。 4. **测试GPU支持**: 构建Docker镜像后，运行一个测试容器来检查GPU是否可以正确地被识别和使用。使用`nvidia-smi`命令或者运行一个简单的GPU加速程序来验证。 5. **调试和问题解决**: 如果在构建或运行过程中遇到问题，检查Docker容器的日志。使用`docker logs <container_id>`命令来获取更多信息。常见的问题包括权限问题、驱动不兼容或库版本冲突。 6. **性能优化**: 确保已经安装了所有必要的驱动和优化工具，例如TensorRT，如果需要使用它来优化Torch模型。 在阅读了《Docker中部署Python识别环境与踩坑记录》后，您将对整个部署流程有一个清晰的认识，并能够有效地解决部署过程中可能遇到的问题。这本书提供了实用的解决方案和经验分享，是您完成项目不可或缺的资源。 为了进一步深入学习和优化您的环境，建议继续阅读更多关于CUDA、OpenCV和深度学习框架的官方文档，以及参考NVIDIA官方提供的最佳实践和教程。 参考资源链接：[Docker中部署Python识别环境与踩坑记录](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/32aji12dq0?spm=1055.2569.3001.10343)
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