报错error:externally-managed-environment×Thisenvironmentisexternallymanaged╰─>ToinstallPythonpackagessystem-wide,tryaptinstallpython3-xyz,wherexyzisthepackageyouaretryingtoinstall.Ifyouwishtoinstallanon-Debian-packagedPythonpackage,createavirtualenvironmentusingpython3-mvenvpath/to/venv.Thenusepath/to
文章目录前言2.Tipask网站搭建2.1Tipask网站下载和安装2.2Tipask网页测试2.3cpolar的安装和注册3.本地网页发布3.1Cpolar临时数据隧道3.2Cpolar稳定隧道（云端设置）3.3Cpolar稳定隧道（本地设置）4.公网访问测试5.结语前言在我们的生活和工作中，经常会碰到各种各样的问题，而碰到问题的时候，通常都会到网上寻找答案，但网上寻找到的答案要么答非所问，要么全是广告，真正有价值的回答少之又少，这就让人很头疼。也正是这个痛点，催生了如“某乎”这样的问答平台，让我们能轻松快速的找到想要的答案。今天，笔者就为大家介绍，如何使用Cpolar+Tipask，在ub
软件环境服务器OS：Ubuntu20.04LTSRustDesk客户端：Windows，Android以下教程均使用服务器默认提供的root用户，若遇到权限不足的情况，请自行加入sudo使用背景我很早就开始用远程控制软件了，奈何先是Teamviwer，再后来是Todesk，都陆续强制登录才能使用了。后来了解到开源远程控制软件RustDesk，拥有多平台的客户端，PC，手机全部都有，关键是没有各种使用条件限制。当然开源软件用爱发电，不能像上述软件拥有众多服务器保证连接稳定，虽然rustdesk也有公用服务器，但是可能是使用人数太多，加上服务器在国外，使用效果差强人意，但是可以用自己搭建中继服务器
文章目录前言1.Inis博客网站搭建1.1.Inis博客网站下载和安装1.2Inis博客网站测试1.3cpolar的安装和注册2.本地网页发布2.1Cpolar临时数据隧道2.2Cpolar稳定隧道（云端设置）2.3.Cpolar稳定隧道（本地设置）3.公网访问测试总结前言互联网技术总在不断进步，新技术和新软件也会来带更多功能，就以最常见的个人博客系统，也在不断推陈出新，发掘出更多功能和特色。从早期少量自定义和编辑功能，发展到现在的支持各种自定义模块和外观，以及更多更全的支持软件适配（包括php程序、数据库程序等）。今天，笔者就为大家介绍，如何在Ubuntu系统上部署新版Inis博客系统，并使
步骤前提准备开始安装安装完成配置环境变量前提准备环境介绍：VMware16+Ubuntu22.04LTS内存内存内存！！！大概要预留9GB出来有一次难得见到胜利曙光了最后败在内存不足上。。。python版本的问题。这一版Ubuntu自带3.10版本，但是本人用惯了3.8所以重新装了个3.8，可参考：ubuntun-20.04安装python3.8从github下载失败问题解决无数次安装失败后发现原因出在连接超时上，这里参考了这个方法：linux下无法登陆github官网的解决方案-wutheringcoo的文章-知乎搬运一下步骤：(1)在终端输入：sudovim/etc/hosts进入host
首先检查系统是否有支持CUDA编程的GPU。可使用lspci|grep-invidia01:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationTU102[GeForceRTX2080Ti](reva1)01:00.1Audiodevice:NVIDIACorporationTU102HighDefinitionAudioController(reva1)01:00.2USBcontroller:NVIDIACorporationTU102USB3.1HostController(reva1)01:00.3Serialbuscontroller:NVIDI
ubuntu16.04下标定Astra相机1.安装相机驱动rosruncamera_calibrationcameracalibrator.py--size7x5--square0.018image:=/camera/rgb/image_rawcamera:=/camera/rgb2.下载camere_calibration3.进行标定打开终端，输入roslaunchastra_launchastrapro.launch打开另一个终端，输入rosruncamera_calibrationcameracalibrator.py--size7x5--square0.018image:=/camer
1、删除旧版本sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdrunc2、更新ubuntu数据源列表sudoapt-getupdate3、安装https请求库sudoapt-getinstall\ca-certificates\curl\gnupg\lsb-release4、添加Docker的官方GPG密钥sudomkdir-p/etc/apt/keyringscurl-fsSLhttps://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg|sudogpg--dearmor-o/etc/apt/keyrin
目录1.安装必要的编译器2.安装必要的依赖项3.配置编译选项4.编译安装1.安装必要的编译器32位系统：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgcc-arm-linux-gnueabihfsudoapt-getinstallg++-arm-linux-gnueabihf64位系统：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgcc-aarch64-linux-gnusudoapt-getinstallg++-aarch64-linux-gnu2.安装必要的依赖项sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallbui
文章目录0.引言1.cuda安装步骤1.1显卡驱动安装禁用系统自带驱动nvidia显卡驱动安装1.2CUDA安装1.3配置环境变量2.3Dgaussian安装3.Viewer安装0.引言2020年，NeRF的出现之际引起了轩然大波，出现了大量相关工作。3Dgaussian算是新视角生成领域目前的SOTA，可以进行实时的渲染；最大训练速度上可以与Instant相当，且质量差不多；增加迭代次数后，可以显著提高重建质量，在训练时间51min的情况下，重建效果可以稍微超过Mip-NeRF（48h）。这种好东西谁不想学习下呢，所以我们先进行第一步：配置3Dgaussian环境。我当前的环境为ubuntu
