首先确保已经安装了VMwareTools：sudoaptinstallopen-vm-tools1然后发现还是不能复制粘贴和拖拽文件？原因是Ubuntu（22.04，20.04等）默认启用了新版的窗口系统Wayland而非原来的X11。而VMwareTools尚未支持这个特性（见https://github.com/vmware/open-vm-tools/issues/592）。所以我们需要禁用Wayland（见https://linuxconfig.org/how-to-enable-disable-wayland-on-ubuntu-22-04-desktop）：sudogedit/et
一、需求说明 作为Linux发行版中的后起之秀，Ubuntu在短短几年时间里便迅速成长为从Linux初学者到实验室用计算机/服务器都适合使用的发行版，目前官网最新版本是22.04。Ubuntu16.04是2016年4月发行的版本，于2019年4月停止更新维护。很多软件支持的Ubuntu最早版本也是18.04，所以考虑对现有的Ubuntu16.04操作系统进行更新，升级至Ubuntu18.04版本。如下升级步骤不仅仅可以Ubuntu16.04升级到Ubuntu18.04版本，也可以Ubuntu18.04升级到Ubuntu20.04版本。二、Ubuntu升级步骤1、查看系统版本 查看当前操作系
Ubuntu搭建安装依赖项安装以下依赖项：#Debian-based:sudoaptinstallwgetgitpython3python3-venvlibgl1libglib2.0-0#RedHat-based:sudodnfinstallwgetgitpython3#Arch-based:sudopacman-Swgetgitpython3下载并安装WebUI进入您想要安装WebUI的目录，并执行以下命令：wget-qhttps://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh运
文章目录一、选择系统1.1更新环境二、安装使用whisper2.1创建环境2.1安装2.1.1安装基础包2.1.2安装依赖3测试13测试2语着分离创建代码`报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pyannote'``报错Nomodulenamed'pyannote_whisper'`三、安装使用funASR1安装1.1安装Conda（可选）1.2安装Pytorch（版本>=1.11.0）1.3安装funASR1.4安装modelscope（可选）1.5如何从本地模型路径推断（可选）2使用funASR2.1使用funASR2.2使用pyannote.audio进
前言给实验室服务器安装显卡驱动，总是遇到各种各样的问题。故而专门开一个文章记录一下遇到的各类问题。正常安装方法在这里安装CUDA，选择最新版本后根据系统配置点选即可，会自动生成对应的链接，如下图。这里选runfile，里面打包好了所需的软件。直接装CUDA一是实验室跑AI算法需要，另一个是安装的时候会提示是否安装显卡驱动的。然后按网页的要求wget、sh即可。运行后输入accept，然后选install啥的即可。或者，在这里仅下载驱动。各类问题汇总实际中可能因为各种问题导致安装失败。失败时，console会提示查看log文件，可以根据日志信息了解下错误类型。Nouveaukerneldrive
最近需要在NVIDIA小盒子上面跑一个程序，一开始想着在Ubuntux64下交叉编译一版，后来发现libqxcb.so这个库在configure时就会一直报错，多方查找怀疑可能是由于硬件不支持在x64环境下编译AMR架构的xcb库。所以最后在ARM下直接编译Qt源码了，在ARM下是可以编译成功libqxcb.so的，由于没有ARM下的QtCreator所以需要一起编译。一、编译Qt源码1.编译前环境配置sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgperfsudoapt-getinstalllibxcb*sudoapt-getinstallbuild-essentia
【ROS系统】Ubuntu22.04系统中安装ROS2系统_ubuntu安装ros2_GoesMExcerptROS仿真、专为自动驾驶研发提供的系统平台_ubuntu安装ros2参考博客：ROS安装详细教程——Ubuntu22.0.4LTS安装Part0.准备首先，我们需要一个Ubuntu系统。Part1.调整Ubuntu系统中的相关配置step1.设置语言终端输入指令：sudoaptupdatesudoaptinstalllocalessudolocale-genen_USen_US.UTF-8sudoupdate-localeLC_ALL=en_US.UTF-8LANG=en_US.UTF
目录1.介绍2.基础环境2.1关闭防火墙2.2修改主机名和主机映射2.3免密登录2.4 安装jdk3.搭建hadoop3.x完全分布式3.1下载包地址3.2上传并解压3.3 创建目录3.4修改配置文件 3.4.1core.site.xml 3.4.2 hdfs-site.xml 3.4.3 yarn-site.xml3.4.4mapred-site.xml3.4.5 workers3.4.6 hadoop-env.sh3.47yarn.env.sh4.分发配置 5.启动集群 4.搭建高可用4.1安装zookeeper4.1.1 下载并解压包4.1.2配置环境变量4.1.3修改配置文件4.1.4
ns3介绍ns-3是一个开源的网络仿真器，用于网络通信系统和协议的建模与仿真。它被广泛应用于研究、开发和测试各种网络技术和算法。ns-3被构建为一组相互协作的软件库，用户可以编写C++或Python编程语言的程序，并与这些库进行链接或导入。 ns3安装及配置ns3的安装依赖ns-3的整个可用库集合依赖于第三方库，但大多数ns-3库可以构建并使用一些常见的（通常默认安装的）组件：C++编译器，Python安装，源代码编辑器（例如vim，emacs或Eclipse），以及如果使用开发版本库，则需要Git源代码控制系统的安装。https://www.nsnam.org/docs/installati
我在放置boost::lockfree::queue,..>时遇到问题在共享内存中。我需要它，因为我必须能够将超过65535条消息插入队列，而fixed_sized队列限制为65535。以下代码工作正常(但capacity选项暗示fixed_sized):typedefboost::interprocess::allocatorShmemAllocator;typedefboost::lockfree::queue,boost::lockfree::allocator>Queue;m_segment=newboost::interprocess::managed_shared_memo
