ERROR: Installation has failed. Please see the file '/var/log/nvidia-installer.log' for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.
随着Linux的不断完善及业主对于安全性、自主性要求的提升，越来越多的数据采集系统和智能边缘终端要求基于Linux(包括国产Deepin,优麒麟等)系统进行开发。研华DAQNavi Linux提供了完美的C,C++,Qt,Java等语言支持。本文介绍如何安装DAQNavi Linux驱动程序(版本高于4.0.0.0)和在Ubuntu&Deepin测试实例。
我安装的chrome版本是Google Chrome 91.0.4472.106 。
selenium是一个模拟浏览器的自动化执行框架，但是如果每次执行都要打开浏览器来处理任务的话，效率上都不高。最重要的是如果安装在Centos7服务器环境下，打开浏览器来模拟操作是更加不合适的，尤其是碰上需要截取网页图片这样的需求。
2.1 下载驱动，如果下载不下来，可以本机翻墙下载，再使用filezilla上传到服务器
最近，各个操作系统针对Intel CPU的Meltdown（熔断）和Spectre（幽灵）这两个芯片级的设计漏洞推出了安全补丁。在更新了新的Kernel之后，我们的AI服务器运行的Ubuntu 16.04系统的Linux Kernel升级到了4.13.0-31-generic。重启之后，发现GPU无法正常使用，出现无法登录系统、分辨率改变等问题，与Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动后循环登录问题中描述的症状一致。初步判断原因是显卡驱动(nvidia driver 387.26)和新的linux kernel(4.13.0-31-generic)不兼容导致的。去Nvidia的devtalk逛了一圈，确实很多人报告了这个问题。
0x00 前言 之前在Ubuntu 16.04上安装了[cuda 9.1]，工作也很正常。但是，后来莫名奇妙就出问题了，重装cuda之后还总是进不了系统。因此，寻找到了以下优化的安装方法。 0x01 安装步骤 主要优化点：将之前使用cuda中自带的GPU驱动改为手动安装。 以下操作都在root权限下执行： 1、 安装GPU驱动 更新源 add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa apt update 检查当前最佳驱动版本 root@vm:~# ubuntu-dri
python学习（三）用python模拟登陆ZABBIX（GRAFANA）的几种方式
深度学习大火，为了赶上AI的班车，许多研究生本科生们都在搞深度学习。然而深度学习环境搭建必不可少，这篇文章是我多次为实验室搭建环境所积累起来的经验总结，希望所有看到这篇文章的同志们，可以顺利解决环境搭建的问题。
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
最近需要用到selenium浏览器抓取，在windows下对照chrome浏览器开发的代码，在linux服务器上换成phantomjs驱动后，却不能运行了，通过截图发现phantomjs渲染效果和chrome不同。于是考虑在centos上安装chrome浏览器。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动，禁用该驱动的方法参照这篇https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm。
足球环境github链接：https://github.com/google-research/football
1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi
1. Failed to initialize NVML: driver/library version mismatch 问题：服务器更新 N 卡驱动版本之后，内核中的 N 卡驱动模块没有更新。 解决：有两种方式解决 2. NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and runni
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions：
如果上面运行 sudo dpkg -i google-chrome*.deb命令之后报错
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包，然后右键复制链接地址，通过wget命令下载。 官网：https://repo.anaconda.com/archive/
前言 selenium在windows机器上运行，每次会启动界面，运行很不稳定。于是想到用chrome来了的headless无界面模式，确实方便了不少。
Chrome（Headless）即为Chrome的Headless模式，又称为无头浏览器
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是GTX950M，已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版，为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安装了CUDA和cuDNN，在此将整个过程记录下来，以备将来参考，整个安装过程分为以下几步： 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤，在安装完Nvidia显卡驱动后，会提示对应的CUDA版本，接下来按照提示的版本安装CUDA，例如我这里提示的是11.2，正常情况下，我应该安装11.
/由于工作需要，必须换操作系统了，一想到笔记本已经冗杂不堪，所以就索性重装成Linux系统，虽然显卡性能不如实验室的机器，但完全可以当做试验机，同时本身机子性能也不差，所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法，后来装完了之后呢，体验总体也不错，但总归是有写麻烦，我总结一下放在开头。
博客地址 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/40299813
[root@penguin selenium]# firefox -version Mozilla Firefox 66.0.3
版权声明：欢迎转载，请注明出处，谢谢。 https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/91304127
https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-1.2/prereqs.html
在Python中进行浏览器测试时,一般我们会选择selenium这样的库来简化我们工作量。而有些时候,为了对一些动态数据进行抓取,我们会选择
Minikube是一个轻量级的Kubernetes集群，用于在个人计算机上进行本地开发和测试。它是Kubernetes社区为帮助开发者和学习者更好地学习和体验Kubernetes功能而推出的工具。通过Minikube，用户可以在个人计算机上快速构建和启动Kubernetes集群，从而进行本地开发和测试。Minikube支持在macOS、Linux和Windows平台上运行，并可以使用各类本地虚拟化环境作为驱动。 其支持大部分kubernetes的功能，列表如下
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现，如何于 Ubuntu 18.04 编译，及使用 Python 接口。
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
Chrome WebDriver由selenium提供的chrome浏览器驱动，在使用它前，需要先安装selenium，可以通过pip命令进行安装
有些页面并不能直接用requests获取到内容，会动态执行一些js代码生成内容。这个文章主要是对付那些特殊页面的，比如必须要进行js调用才能下载的情况。
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中，安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法，通过PPA源安装，禁用nouveau驱动，并更新内核，即可成功安装。安装完成后，重启系统，登录死机现象消失，系统运行正常。
如果上面运行sudo dpkg -i google-chrome*.deb 命令之后报错，使用如下命令修复一下：
米扑科技的许多项目都用到了爬虫采集网页数据，突破反爬虫、自动化测试、回归测试也要求米扑考虑构建自动化，来提高整个团队的极致工作效率。 由于忙于需求以及产品的流程规范，现在对于测试技术方面的研究也积累了很多。不过不管做什么，做好最重要！ 搞自动化主要是出于团队建设考虑，一方面为了提供测试部门的工作效率，保障产品质量；另一方面，也是为了提升团队成员的测试技能，保证Team良性发展。不过不管如何，自动化是必须要搞，不然繁琐的回归测试是没有任何效率保证和质量保障的。 初步计划通过Python作为脚本语言，Selen
关联仓库: https://github.com/yiyungent/WebScreenshot-python
使用 Ruby 处理各种任务时难免会和数据库打交道，而 MongoDB 又是一款应用极其广泛的数据库
一、Appium介绍 appium主要是一个移动 App （手机应用）自动化工具框架。 特点： 1.开源 2.跨平台 3.多语言 二、Appium工作原理 三、环境部署 1.安装jdk 安装配置环境变量 2.安装appium-python-client类库 pip install appium-python-client 3.安装Appium Server 安装地址： https://github.com/appium/appium-desktop/releases/tag/v1.2
此时termianl报错，先不用管，继续，minikube安装好后就可以执行成功了。
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
前两篇文章分别讲了 Linux 和 Windows 环境安装 Elasticsearch，有兴趣可以点击以下链接查看： 《windows10 安装 ElasticSearch》 《Linux 下安装 Elasticsearch》
本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda 3 来安装，下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux，点击 Download 按钮下载即可，这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本，如果下载速度过慢可以选择使用清华
selenium 官网可知，selenium 是支持分布式测试的，需要部署 Grid 服务；
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
这里，我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例（先安装哪个无所谓） 首先，在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
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