Ubuntu系统18.0.4版本环境搭建及相应软件安装（Update）

linux系统搞坏过几次，总结一下自己要用到的工具，做个备忘录，方便快速对系统进行恢复。

安装ubuntu，系统盘制作

https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-create-a-usb-stick-on-windows#1

https://rufus.akeo.ie/?locale=zh_CN

系统安装（实用）

安装时选择install Ubuntu18.04与windows10共存，不选择分区更好(多次试验心得)，不会产生任何错误，现在的系统已经能做到自动最优化安装了。

安装linux版本chrome

https://jingyan.baidu.com/article/e9fb46e15258547521f766ac.html
安装lantern，同步Google账号 http://www.kexueren.com.cn/8133.html

安装搜狗输入法

https://jingyan.baidu.com/article/e75057f20d9521ebc91a890a.html

sudo apt-get install vim-gtk #vim安装

(配置pip安装时下载使用清华镜像) https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/66974668
（配置conda安装时的清华镜像）

安装Anocanda

https://blog.csdn.net/teeyohuang/article/details/79076239
sudo apt install python3-pip(获取pip3)

安装tensorflow，tensorflow-gpu（正确的驱动、cuda、cudnn安装往下翻）
(简易版conda安装)https://www.cnblogs.com/foxblogs/p/8179143.html

pycharm安装

https://www.jb51.net/article/129083.html

teamviewer安装

https://blog.csdn.net/wu_l_v/article/details/79184923

备忘：
Ubuntu下进入Python，退出是Ctrl+D。

修改截图工具快捷键，安装深度截图deepin-screenshot
可直接在Ubuntu软件中搜索deepin-screenshot，会出现深度截图软件，安装即可。具体设置方法，可参照https://zhangge.net/1803.html

Qq

https://www.jb51.net/os/Ubuntu/294655.html
网页版qq、微信更好用

翻墙

http://www.kexueren.com.cn/8133.html（linux系统好用）

https://www.jianshu.com/p/de1eba4296e1

（好用）google助手，访问google神器，http://www.ggfwzs.com/ff/chrome/index.html（Windows系统好用）

安装GPU版本的tensorflow

https://blog.csdn.net/sinat_26881295/article/details/78632787
（1）安装显卡驱动

sudo apt-get purge nvidia-*  # 删除可能存在的已有驱动
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  # 添加第三方驱动源
sudo apt-get update  # 更新源，运行
sudo apt-cache search nvidia-* # 查询nvidia驱动可用版本
sudo apt-get install nvidia-390  # 这里选择安装nvidia-390
sudo reboot //重启
# 重启后执行下面NOTE的步骤
# 检验是否安装成功
nvidia-smi   
nvidia-settings

NOTE
（2）reboot重启后正确的做法如下：

1. 当进入蓝色背景的界面perform mok management 后，选择 enroll mok , 
2. 进入enroll mok 界面，选择 continue , 
3. 进入enroll the key 界面，选择 yes , 
4. 接下来输入你在安装驱动时输入的密码， 
5. 之后会跳到蓝色背景的界面perform mok management 选择第一个 reboot

（3）安装cuda9.0下载地址

Note:install2，输入秘钥key，可根据第一条命令的提示进行输入。

将补丁一并安装即可。
（4）安装cudnn下载地址，参考自博客

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
# 验证
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
sudo make clean && sudo make
./mnistCUDNN

验证时–sudo make clean && sudo make–出现error：“unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!”，解决方案参考点这里，gcc版本与cuda版本不兼容的原因，输入以下命令安装相应版本即可

# 先安装gcc和g ++ 6：
sudo apt install gcc-6 g++-6
# cuda 9.0
sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc 
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++

(5)安装gpu版本tensorflow，即可

sudo pip3 install tensorflow-gpu

xgboost安装

anaconda search -t conda xgboost
conda install -c anaconda py-xgboost

git教程，廖雪峰

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000