Ubuntu 16.04 出现无法定位软件包

本文记录了解决在Ubuntu16.04系统下安装ROS Kinetic版本时遇到的问题,即无法定位ROS包的情况。通过尝试更改Ubuntu源未能解决,最终通过勾选source code选项成功安装。

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小白一枚...只是记录一下自己遇到的坑。

刚刚装好的系统Ubuntu16.04,在安装ros-kinetic版本时候,遇到无法定位ros包,百度了一下,都说是更换一下Ubuntu源就可以(具体操作:设置system setting--软件更新software update--Ubuntu software-Download from:),但是我换了好几次(国内国外都试了),每次换完就关机重启还是不行。后来我是把那个source code 勾选上(就是添加源Download from上面那个选项)就好使了。我不知道是什么原因,反正是解决了。

 

 

 

 

### 推荐的新安装Ubuntu 16.04上的软件包 对于新安装Ubuntu 16.04,推荐先更新系统以应用最新的安全补丁和其他改进[^1]: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 基础工具和库 为了增强系统的功能性和开发环境的支持,可以考虑安装一系列基础工具和库。这些工具不仅有助于日常操作系统的管理,也为后续可能涉及的各种编程活动提供了必要的支持。 - **Git**: 版本控制系统,用于管理和跟踪代码变更。 ```bash sudo apt install git ``` - **Vim/Tmux**: 文本编辑器以及终端多路复用器,适合长时间会话管理和脚本编写。 ```bash sudo apt install vim tmux ``` - **CMake/Build-Essential**: 构建工具链,特别是当计划编译源码项目时非常有用。 ```bash sudo apt install cmake build-essential ``` #### Python 开发环境设置 鉴于提到的兴趣在于配置TensorFlow GPU版本,在此之前应准备好Python及其依赖项。Anaconda是一个流行的科学计算平台,它自带了大量的预构建包,并简化了虚拟环境的创建过程[^3]。 - 安装 Anaconda 或 Miniconda 访问官方网站下载适用于Linux的安装文件并按照说明完成安装流程。 - 创建新的Conda环境(例如名为`tf_gpu`),指定所需的Python版本。 ```bash conda create --name tf_gpu python=3.5 source activate tf_gpu ``` - 使用pip或conda命令来安装特定版本的TensorFlow及其他机器学习框架。 对于GPU加速版TensorFlow: ```bash pip install tensorflow-gpu==1.x.y # 替换为具体版本号 ``` #### 图形驱动程序与CUDA Toolkit 针对希望利用NVIDIA显卡进行深度学习训练的情况,正确安装图形驱动程序和兼容版本的CUDA toolkit至关重要[^2]。这通常涉及到几个步骤,包括但不限于禁用默认 Nouveau 显示驱动、添加官方PPA仓库获取最新稳定版驱动等。 ---
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