安装win7+ubuntu14.04双系统以及各种软件安装

安装：
1、首先要压缩卷,在磁盘管理中压缩,我这里压缩了100G,如果出现的磁盘分区是未分配(黑色),则在它这新建一个简单卷,然后将其删除即可变成可用空间(绿色)

2、插入系统盘，重启进入bios，选择U盘启动，我的电脑是F12，选择USB HDD

3、中文或者英文，安装ubuntu，不想连接，继续，其他选项，继续

4、选择刚才的空闲，点击+，
逻辑分区，200M，起始，Ext4日志文件系统，/boot；（引导分区200M足够）

逻辑分区，4000M，起始，交换空间，无挂载点；（交换分区swap，一般不大于物理内存）

逻辑分区，15000M，起始，Ext4日志文件系统，/；（系统分区”/”或称作”/root”装系统和软件，15G以上足够）

逻辑分区，剩余空间数，起始，Ext4日志文件系统，/home；（home分区存放个人文档）

5、等待，安装完会重启

安装以后：
1、改默认启动项
开终端

sudo gedit /etc/default/grub

输入完回车后会弹出一个grub文件，将文本”GRUB_DEFAULT=0“中的0改成win7系统的序号4，同时可以修改”GRUB_TIMEOUT=10“中的10，修改默认的等待时间，这里改成5秒。改完后点击”保存“然后关闭。
上面文本编辑器的保存只是将内容修改了，但并没有更新配置，还需要在终端输入：

sudo update-grub`

2、换163的源

3、装git

sudo apt-get update
sudo apt-get install git

4、git slambook

git clone https://github.com/gaoxiang12/slambook

5、安装KDevelop

sudo apt-get install kdevelop

6、装tmux

sudo apt-get install tmux

7、zsh-oh my zsh（强烈推荐，目录不区分大小写，终端风格好看）

sudo apt-get install zsh
zsh --version
sudo chsh -s $(which zsh)
sh -c "$(curl -fsSL https://raw.github.com/robbyrussell/oh-my-zsh/master/tools/install.sh)"

在安装完oh-my-zsh后，目录显示不全，这时候可以打开终端

gedit ~/.oh-my-zsh/themes/robbyrussell.zsh-theme

文本中

%{$fg[cyan]%}%c%{$reset_color%}

中的%c就是罪魁祸首，是当前文件夹名的意思，我们把它修改为

%{$fg[cyan]%}[$PWD]%{$reset_color%}

保存，打开一个新的终端，即可显示完全的目录

8、装cmake

sudo apt-get install cmake

9、装vim

sudo apt-get install vim
sudo apt-get install vim-gtk
sudo apt-get update

配置

sudo vim /etc/vim/vimrc

最后一行

set nu                           // 在左侧行号
set tabstop=2                  //tab 长度设置为 2
set nobackup               //覆盖文件时不备份
set cursorline               //突出显示当前行
set ruler                       //在右下角显示光标位置的状态行
set autoindent             //自动缩进

10、输入法
先改输入法乱码的问题
在语言中更新一下
或者试试ibus-daemon -drx

11、安装eigen

sudo apt-get install libeigen3-dev

注意：Eigen的头文件默认在“/usr/include/eigen3”中，若不确定，则

sudo updatedb
locate eigen3

12、安装pangolin
安装依赖项

sudo apt-get install libglew-dev

把slambook中的pangolin.tar.gz解压至目录下
编译pangolin即可,编译结束后sudo make install

13、安装Sophus
把slambook中的Sophus.tar.gz解压至目录下
编译Sophus即可,编译结束后sudo make install

14、安装opencv3.1
解压zip到根目录下
安装依赖项
sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev
进build编译
此时,会出现 file DOWNLOAD HASH mismatch
然后下载一个ippicv的第三方包（ippicv_linux_20151201.tgz），放到 3rdparty/ippicv/downloads/linux808b791a6eac9ed78d32a7666804320e里
再进行编译安装,make后sudo make install
安装后，opencv默认储存在/usr/local目录下

14、安装opencv3.3

sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

解压，进该目录

cd  opencv-3.1.0
mkdir release
cd release
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make
sudo make install

测试是否安装成功
CMakeLists

cmake_minimum_required( VERSION 2.8  )
project( cvproject  )# 添加c++ 11标准支持
set( CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++11"  )# 寻找OpenCV库
find_package( OpenCV REQUIRED  )
# 添加头文件
include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}  )add_executable( cvproject cvproject.cpp  )
# 链接OpenCV库
target_link_libraries( cvproject ${OpenCV_LIBS} )

共存：
https://www.jb51.net/article/131423.htm

15、安装点云库pcl

sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl
sudo apt-get update
sudo apt-get install libpcl-all

安装完成后,PCL的头文件放在/usr/include/pcl-1.7下
库文件在/usr/lib/下
使用时，在编译后

pcl_viewer map.pcd

16、安装Ceres
安装依赖项

sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev

然后进ceres库目录下编译安装即可,编译结束后sudo make install
安装完成后,在/usr/local/include/ceres下找到Ceres的头文件,并在/usr/local/lib下找到名为libceres.a的库文件
有了这些文件就能用ceres进行优化计算了

17、安装g20
安装依赖项

sudo apt-get install libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libcholmod-dev

然后进g2o库目录下编译安装即可,编译结束后sudo make install
安装完成后,在/usr/local/g2o下找到Ceres的头文件,并在/usr/local/lib下找到库文件

当出现没找到libcholmod时，就sudo apt-get libcholmod-dev然后按tab补全就可以

18、改善vim

touch installvim.sh
vi installvim.sh

插入模式，复制下面的代码进去

#!/bin/bash
cd ~/
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y install vim-gtk git
mkdir -p ~/.vim/bundle
cd ~/.vim/bundle
git clone https://github.com/gmarik/Vundle.vim.gitcd ~/Downloads
wget http://prdownloads.sourceforge.net/ctags/ctags-5.8.tar.gz
tar -zxvf ctags-5.8.tar.gz
cd ctags-5.8
./configure
make
sudo make install
rm ctags-5.8.tar.gz ctags-5.8 -rf
touch ~/.vimrc

复制好之后保存退出来，

chmod +x installvim.sh
./installvim.sh

然后

cd ~
vim .vimrc

复制下面的代码进去

set nocompatible
filetype offset rtp+=~/.vim/bundle/Vundle.vim
call vundle#begin()Plugin 'gmarik/Vundle.vim'
Plugin 'scrooloose/nerdtree'
Plugin 'scrooloose/nerdcommenter'
Plugin 'scrooloose/syntastic'
Plugin 'jiangmiao/auto-pairs'
Plugin 'Yggdroot/indentLine'
Plugin 'vim-scripts/python_fold'Plugin 'SirVer/ultisnips'
Plugin 'honza/vim-snippets'call vundle#end()
filetype plugin indent on:colorscheme elflord
set number
set cursorline
set tabstop=4
set softtabstop=4
set expandtab
set shiftwidth=4
set smartindent
set foldenable
set foldmethod=syntax"nerdtree
"autocmd vimenter * NERDTree
"map <C-b> :NERDTreeMirror<CR>
"map <C-b> :NERDTreeToggle<CR>"UltiSnips
let g:UltiSnipsExpandTrigger="<tab>"
let g:UltiSnipsJumpForwardTrigger="<c-v>"
let g:UltiSnipsJumpBackwardTrigger="<c-c>"

然后

:wq
vim
:PluginInstall

19、codeblocks编译器+opencv环境配置

sudo apt-get install codeblocks

安装好之后把它弄到快速启动栏上
附上使用教程
https://wenku.baidu.com/view/84eedfeea32d7375a51780a2.html
然后配置opencv环境
首先用下面的命令查看opencv头文件的位置

pkg-config --cflags opencv

我的会输出

-I/usr/local/include/opencv -I/usr/local/include

然后，用下面的命令查看opencv库文件的位置

pkg-config --libs opencv

我的会输出

-L/usr/local/lib -lopencv_shape -lopencv_stitching -lopencv_objdetect -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_imgcodecs -lopencv_video -lopencv_photo -lopencv_ml -lopencv_imgproc -lopencv_flann -lopencv_viz -lippicv -lopencv_core

然后，打开codeblock新建一个空项目，右击项目名，点击build options，修改debug的内容

再点击Linker setting

好啦，就这样，use it like visual studio！

20、安装clion

https://blog.csdn.net/u011068702/article/details/55190353/
激活即可

以下是深度学习相关
https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7575586.html
Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3

1、安装anaconda
参考自https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/7766765.html
首先终端输入python查看自己电脑自带的python版本
https://www.anaconda.com/download/#linux
到此处根据自己的电脑下载
下载成功后

bash Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh

开始安装，一直按回车，yes就可以了
然后将python添加到环境变量中，终端输入

sudo gedit /etc/profile

文件末尾添加，这里的/home/dzh/anaconda2/bin改为你的实际安装路径

export PATH=/home/dzh/anaconda2/bin:$PATH

让环境变量立即生效，终端输入

 source  /etc/profile

附：Linux中source命令的用法
source命令：
source命令也称为“点命令”，也就是一个点符号（.）。source命令通常用于重新执行刚修改的初始化文件，使之立即生效，而不必注销并重新登录。
用法：
source filename 或 . filename

安装scikit-learn

conda install scikit-learn

启动图形界面的话

source ~/anaconda2/bin/activate root
anaconda-navigator

2、安装cuda
首先要更新一下自己的驱动
在系统设置里，点击软件和更新，然后点附加驱动，可以看到自己最新的驱动，然后点应用更改就可以开始更新了
更新结束之后，会让你重新启动一下。
重启以后，输入nvidia-smi，当看到终端输出下面的信息，就代表驱动安装成功了

下面进入
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

另外各个历史版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
来安装cuda，download now -> Linux -> x86_64 -> ubuntu -> 16.04 -> runfile(local)
下载完了，终端输入

sudo sh cuda_9.2.148_396.37_linux.run

然后会有一个0%的东西，这里我等了20分钟之后才发现这是需要按回车把这些东西都读完才能开始安装的。。。
我真是醉了。。

由于之前已经安装过驱动了，所以这里当出现什么linux-x86_64的时候，记得输入no
其他的按默认接受或者是yes就可以了

安装完毕后，声明环境变量，输入

sudo gedit /etc/profile

在末尾添加

export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH

保存之后重启sudo reboot即可
重启后，测试是否安装成功

cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

当输出一些GPU的信息的时候，就说明安装成功了
验证cuda版本 nvcc -V

3、安装cuDNN
进入官网
https://developer.nvidia.com/cudnn 点击Download cuDNN之后进入漫长的注册过程
然后下载这个版本，都是有对应关系的，自己看了

tar -zxvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.2.1.38.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

测试cuDNN是否安装成功：
还是在官网处，下载Code Samples and User Guide for Ubuntu
下载后提取到此处，

cd libcudnn7-doc_7.1.4.18-1+cuda9.2_amd64/usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make
./mnistCUDNN

没有报错的话就说明安装好了

附上cuda8+cudnn7安装教程

4、caffe安装
参考https://www.cnblogs.com/go-better/p/7161006.html
依赖项

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

首先下载caffe

git clone https://github.com/BVLC/caffe

然后进入caffe目录，复制

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

打开Makefile.config文件
将#USE_CUDNN:=1、#OPENCV_VERSION := 3、#WITH_PYTHON_LAYER := 1三个内容去掉注释

然后将Whatever else you find you need goes here.下面的

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

改为

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

下面修改Makefile文件，将

NVCCFLAGS +=-ccbin=$(CXX) -Xcompiler-fPIC $(COMMON_FLAGS)

改为

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

如果是opencv3版本，需要将此处改为

LIBRARIES+= glog gflags protobuf leveldb snappy lmdbboost_system hdf5_hl hdf5 m
opencv_core opencv_highgui opencv_imgproc opencv_imgcodecs

这里我安装的是cuda9.0，需要修改Makefile.config中的这一段

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.
# For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.
# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.
CUDA_ARCH :=  -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
        -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
        -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
        -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
        -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
        -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
        -gencode arch=compute_61,code=compute_61

修改的方法是，注释掉报错的gpu architecture，如下：# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.
# For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.
# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
        -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
        -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
        -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
        -gencode arch=compute_61,code=compute_61

然后就可以编译了

make all –j8
make test –j8
make runtest –j8
make pycaffe

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