环境

1配置openjdk 1、打开终端，添加ppa源， add-apt-repository ppa:openjdk-r/ppa PS:PPA,表示Personal Package Archives,也就是个人软件包集 很多软件包由于各种原因吧，不能进入官方的Ubuntu软件仓库。为了方便Ubuntu用户使用，launchpad.net提供了ppa,允许用户建立自己的软件仓库，自由的上传软件。PPA也被用来对一些打算进入Ubuntu官方仓库的软件，或者某些软件的新版本进行测试。 2、更新源，执行如下命令，根据网络情况，时间比较久。 apt-get update 3、安装openjdk 8 apt-get install openjdk-8-jdk 4、配置openjdk 8为默认java环境 sudo update-alternatives --config java sudo update-alternatives --config javac 验证是否成功 java -version 2安装配置Git apt-get install git git config --global user.name "zyw" git config --global user.email "aaa@qq.com" 3下载Android源码 1、下载repo脚本

从图片以上几个方面来说。 一、吐下槽 在每次入职第一天就是搭建环境，一个程序员连环境都整不好，那就尴尬了。但是呢，如果你到的是大公司，可能给你安排的是虚拟服务器，这样，你的环境就不用搭建了。 二、python解释器 1.编程语言 前言: 无论是任何编程语言，最终都会转换成0和1执行 1》解释型 解释性语言就是必须通过解释器来执行，没有解释器是执行不了的。 2》编译型 编译性语言就是通过打包，编译后，只需换个一样的环境，或者系统，把编译好的包放上去就可以运行。 2.python代码运行的本质 python代码运行的本质就是python解释器来执行python的代码或者脚本 三、pycharm 1IDE IDE就是集成开发环境，他是解释器、编辑器，调试环境集成一体的好软件，几乎每个语言都有IDE这样的工具，但是这个软件是付费的，而且是重量级的，对开发机器要求高。我们也可以使用轻量级的开发软件，如nt++,sublim。 四、虚拟机 虚拟机就是软件，不是机器。很多同学认为虚拟机是机器，这是错误的。 虚拟机有很多种，但是我们一般用的是VM和VB，前者是付费。 虚拟机是一个很强大的软件，可以帮助我们虚拟化出一台和现实中的机器用来开发。这虚拟出来的机器是和本机隔离的，如果出现问题，可以卸载重新安装。 1.端口：是软件协议中特定约好的接口。端口是可以修改的，只是在某些时候为了方便而约定的。 2

文章目录 0.前提 1. 安装Scala 1.1. 下载Scala 1.2. 配置环境变量 1.3. 验证 2. 安装spark 2.1. 下载spark 2.2. 配置环境变量 2.3. 验证spark是否能正常启动 3. 安装hadoop 3.1. 下载 3.2. 安装 3.3. 配置环境变量 3.4. 安装hadoop winutils， 3.5. 验证 0.前提 windows下搭建spark环境需要首先在本地安装JDK，spark支持的jdk版本为1.8及以上 1. 安装Scala 1.1. 下载Scala 下载地址 我安装的是Scala2.11.12版本 1.2. 配置环境变量 SCALA_HOME=C:\Users\ywq\soft\Scala path=%SCALA_HOME%\bin; 1.3. 验证 # 查看版本号 scala-version # 进入scala环境 scala 如果出现上图所示结果，说明Scala安装成功 2. 安装spark 2.1. 下载spark 下载地址 2.2. 配置环境变量 spark不需要安装，解压后配置path环境变量即可 path=C:\Users\ywq\Downloads\spark-2.4.0-bin-hadoop2.7\spark-2.4.0-bin-hadoop2.7\bin; 2.3. 验证spark是否能正常启动

来源： https://www.cnblogs.com/it-deepinmind/p/11766982.html

centos7.4+vmware12安装dpdk环境 编译dpdk cd /home/ych/ wget https://fast.dpdk.org/rel/dpdk-18.05.1.tar.xz tar -xvf dpdk-18.05.1.tar.xz export DPDK_DIR=/home/ych/dpdk-stable-18.05.1 export DPDK_TARGET=x86_64-native-linuxapp-gcc export DPDK_BUILD=$DPDK_DIR/$DPDK_TARGET export RTE_SDK=/home/ych/dpdk-stable-18.05.1 cd $DPDK_DIR sudo rm -rf x86_64-native-linuxapp-gcc install sudo make -j30 install T=$DPDK_TARGET DESTDIR=install 绑定网口到dpdk驱动 使用vfio驱动绑定网口 #for vfio sudo modprobe vfio-pci sudo /usr/bin/chmod a+x /dev/vfio sudo /usr/bin/chmod 0666 /dev/vfio/* sudo ifconfig ens38 down sudo $DPDK_DIR/usertools

我使用的操作系统ubuntu18.04 px4固件1.9.0_alpha 开发环境： Ubuntu Config sudo apt-get remove modemmanager -y Common dependencies sudo apt-get update -y sudo apt-get install git zip qtcreator cmake build-essential genromfs ninja-build exiftool vim-common -y Required python packages sudo apt-get install python-argparse python-empy python-toml python-numpy python-dev python-pip -y sudo -H pip install --upgrade pip sudo -H pip install pandas jinja2 pyserial pyyaml optional python tools sudo -H pip install pyulog Install FastRTPS 1.5.0 and FastCDR-1.0.7 HOME目录下 mkdir eProsima_FastRTPS-1.5.0-Linux cd ~ wget http:/

版权声明：新城路老司机code https://blog.csdn.net/qq_41656259/article/details/85596684 报错原因为：加载器要求版本大于等于4，但是版本node-sass node v8 所以我们需要升级node的版本： 从项目文件夹进入cmd命令窗口，执行命令：npm i node-sass -D ， 报错得到解决。 文章来源: VUE环境启动报错：Error: `sass-loader` requires `node-sass` >=4 but node-sass is already

第一.安装JDK 1.安装。 2.环境变量的改变。 (1)新建->变量名"JAVA_HOME"，变量值"C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_171"（即JDK的安装路径） (2) 编辑->变量名"Path"，在原变量值的最后面加上“;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin” (3)新建->变量名“CLASSPATH”,变量值“.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar” 3.判断是否安装成功。 1.win(键盘左下角第二个)+R，打开命令窗口输入CMD,回车 2.输入 java 第二sdk安装。 1.在c盘解压。 2.下载 应用工具。 注意：如果下载不下来，可以用 此时采用有Android SDK在线更新镜像服务器来下载安装： 1、北京化工大学镜像服务器地址: IPv4: ubuntu.buct.edu.cn/ 端口：80 IPv4: ubuntu.buct.cn/ 端口：80 IPv6: ubuntu.buct6.edu.cn/ 端口：80 2、大连东软信息学院镜像服务器地址: mirrors.neusoft.edu.cn 端口：80 3、郑州大学开源镜像站: mirrors.zzu.edu.cn 端口：80 使用方法： 启动

一、安装Node.js 1.在Node.js官网https://nodejs.org/en/download/下载安装包。 2.下载后进行安装。 新版的Node.js已自带npm（类似.net中的nuget包管理器），安装Node.js时会一起安装。（将来要更新npm可用这个命令npm intall npm@latest -g） 4.在我的win10系统中可以看到环境变量也已经自动配置好了。如下图 同时也可以看到npm包管理器的默认下载目录，如下图 5. 打开命令行，输入console.log(“hello”); 注意以英文分号结束，查看到输出结果就说明安装成功了。 可以通过.exit 或者按两次Ctrl + c 既可以退出 6配置npm的全局模块的存放路径以及缓存的路径 (先要退出上一步已进入的node，输入.exit或者按两次Ctrl+C就退出了node) 在node.js的安装目录（C:\Program Files\nodejs）下新建两个文件夹node-cache和node_global方便集中管理。(因为默认会将模块安装到【C:\Users\用户名\AppData\Roaming\npm】路径中，占C盘空间，所以下面两行的命令是修改模块保存的路径，自已想放哪都行，这里我就懒得放其它盘了) 然后在命令行输入 // 输入你的盘对应的文件地址 npm config set

cuda9.0 cudnn 7.0 anaconda 3.6(python) pip 这是些什么东西 文章来源: 配置深度学习环境艰难起步之路