Linux下我们习惯了使用软件包管理器来安装我们需要的软件，比如Red Hat公司的Fedora、RHEL（Red Hat Enterprise Linux）和后来加入红帽的CentOS，使用rpm和yum来安装软件，Ubuntu使用apt-get来安装。 使用软件包管理器确实很方便，在联网的环境下，从下载到安装，以及自动关联软件的依赖项，并且一次安装所有依赖的软体包，为我们省去了很多繁琐的操作。这样确实很好，但是我们却失去了了解软件有哪些组成模块和依赖项的机会。下面我就要折腾一下，手动下载安装C++环境，摆托yum install gcc-c++ 这种傻瓜式操作。手动下载安装还有一个好处就是为不能联网的机器安装软件。有时候，确实要这样做。
注意：本博文在CentOS7.5版本上进行了测试，不同的版本可能会出现差异。 以下均为root用户下的操作，安装时请确保你的Linux可以上网。
除了小编说的以上优势，还有什么优势是值得让小编推荐的呢？让我们一起来看还有哪些优势呢：
CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。
Linux编译C++程序必须安装g++编译器。这里使用yum方式安装。首先切换到root账号，su - root 然后输入密码。
如果想要学习C++语言，那就需要配置必要的环境和相关的软件，才可以帮助自己更好的掌握语法知识。
接下来的说明以Ubuntu Desktop 19.10为例进行，18.04也没有问题。
1， 首先 下载一个linux server 系统镜像 ubuntu 64bit下载 http://www.ubuntu.com/download/server/thank-you/?
目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/163812.html原文链接：https://javaforall.cn
本文介绍在Linux Ubuntu操作系统下，配置Visual Studio Code软件与C++代码开发环境的方法。
如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。
方法：通过 Anaconda 安装 gcc/g++，然后通过软连接更改路径。无需root权限。
MIRACL用户手册：https://wenku.baidu.com/view/d542f2ed0975f46527d3e1dc.html
本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。
参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_53fdf1590102y9ox.html
目前，GCC可以用来编译C/C++、FORTRAN、JAVA、OBJC、ADA等语言的程序,可根据需要选择安装支持的语言。下面由学习啦小编为大家整理了linux下安装gcc命令的方法，希望大家喜欢!
这篇博客介绍在Linux中的gcc和g++编译环境下如何使用cmake来编译OpenCV源代码。我基本是按照OpenCV官方的说明文档，一步步地进行的，所以表述不清楚的地方还请参照原文。
「下载 qt-everywhere-opensource-src-4.8.7.tar.gz：http://download.qt-project.org/archive/qt/4.8/4.8.7/」
导读：越来越多的程序员在Linux下进行C/C++的开发。本文以CentOS 7为例，教你快速搭建一个vi + gcc/g++ + Make + valgrind的开发环境。
或者选择PPA源安装，参照：https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/81544438
下载地址：Release Protocol Buffers v21.11 · protocolbuffers/protobuf (github.com)
下载对应版本repo文件, 放入/etc/yum.repos.d/(操作前请做好相应备份)，以下为下载链接
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
相比于windows系统，Linux安装程序就比较复杂了，很多需要root用户才能安装。常见的有以下几种安装方法
大家好，又见面了，我是全栈君，今天给大家准备了Idea注册码。 在 Linux 上开发 C/C++ 程序，或许你会直接（本机或远端）登入 Linux，打开编辑器写完代码后，就用 gcc/g++ 来编译，遇到要除错（debug）的时候，则会选择使用 gdb 来进行除错。现在，如果你刚好也很喜欢 Visual Studio，你可以不必改变习惯，用 Visual Studio 写程式、然后远端送到 Linux 上编译、甚至还能接上 gdb 来除错。这个对于开发像是嵌入式系统、或是 IoT 装置的程序等等就可以多多利用 Visual Studio 强大的 IDE 能力。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了tensorflow-gpu在Ubuntu下的安装步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 硬件环境：NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境：Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 1. 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。 以华硕主板的禁用方法为例： 首先进入 BIOS，然后选择 Boot ，
书接上文，我们已经学习了 Linux 中的编辑器 vim 的相关使用方法，现在已经能直接在 Linux 中编写C/C++代码，有了代码之后就要尝试去编译并运行它，此时就可以学习一下 Linux 中的编译器 gcc/g++ 了，我们一般使用 gcc 编译C语言，g++ 编译C++（当然 g++ 也可编译C语言），这两个编译器我们可以当作一个来学习，因为它们的命令选项都是通用的，只是编译对象不同。除了编译器相关介绍外，本文还会库、自动化构建工具、提权等知识，一起来看看吧
其中 --disable-multilib这个是交叉编译功能, 比如希望在64位系统下也能编译出32位的程序 最后会将gcc安装到 /usr/local/bin/gcc
组里有两台服务器，想要将一台服务器上的anaconda环境迁移到另一台无法联网的服务器上，本篇就来记录快速迁移过程。
我的Ubuntu已经换源了，但是在浏览器中下载比较慢，可以在window中下载好直接拖到虚拟机中。如何在windows和虚拟机Ubuntu中拖拽文件参阅：
Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 7)
参考链接：https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/70306003
sudo apt-get update 3. 输入以下命令，安装g++的最新版本：
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硬件环境： 自己的笔记本电脑 CPU：i5-4210M GPU：NVIDIA Geforce 940M
近来入坑了TITAN 1080显卡，在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单，踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程，我们可以应该安装Cu
Linux实现树莓派3B的国密SM9算法交叉编译——（一）环境部署、简单测试与eclipse工程项目测试
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C使用命令gcc 源文件名.c -o 源文件名来生成可执行文件，C++使用命令g++ 源文件名.cpp -o 源文件名来生成可执行文件。
swoole是一个PHP的扩展，所以安装的方式和安装其它的PHP扩展的方式一样。swoole不支持windows安装，没有windows扩展。 linux系统或Mac系统 Docker也是可以的
原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
如何才能接触到linux? 桌面系统window的天下，各种软件应有尽有，不用它用谁？linux都这么些年了也没发展到大范围使用。window你点鼠标就行，而linux你得用键盘去完成工作，要记忆的东
2020年2月22日更新，又按照自己的帖子尝试了以下，感觉大的思路是没问题的啊，小改动用紫色的标记标注出来了，另外如评论区所说删去了部分旧版本的内容和图片，不知道为啥评论区的留言我都没收到邮件。。。
以太坊框架truffle的安装需要依赖nodejs中的npm命令，本篇博客我们就简单介绍一下node的安装过程。操作系统基于ubuntu 16.04版本。
官网网址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
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