linux无线网卡驱动安装
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linux无线网卡驱动安装相关知识
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如何为 Linux 无线网卡配置无线唤醒功能我有一台用于备份我的所有设备的网络存储(NAS)服务器。然而当我备份我的 Linux 笔记本时遇到了困难。当它休眠或挂起时我不能备份它。当我使用基于 Intel 的无线网卡时,我可以配置笔记本上的 WiFi 接受无线唤醒吗?网络唤醒Wake-on-LAN(WOL)是一个以太网标准,它允许服务器通过一个网络消息而被打开。你需要发送一个“魔法数据包”到支持网络唤醒的以太网卡和主板,以便打开被唤醒的系统。linux-configire-wake-on-wireless-lan-wowlan无线唤醒wireless wake-on-lan(WoWLAN 或 WoW)允许 Linux 系统进入低耗电模式的情况下保持无线网卡处于激活状态,依然与热点连接。这篇教程演示了如何在一台安装无线网卡的 Linux 笔记本或桌面电脑上启用 WoWLAN / WoW 模式。请注意,不是所有的无线网卡和 Linux 驱动程序都支持 WoWLAN。语法在 Linux 系统上,你需要使用 iw 命令来查看和操作无线设备
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Ubuntu18.04安装/卸载NVIDIA显卡驱动阿里云镜像站体验官招募中, 在各大社区平台分享相关内容累计积分就可赢得Airpods耳机和移动硬盘等奖励,银牌体验官的奖励人数不设限哦。 立即参与 1、显卡驱动下载 官网:NVIDIA 搜索适合本机的驱动 获取最新版本驱动 立即下载 文件 以上,显卡驱动下载完成。 2、 显卡驱动安装 2.1 添加可执行权限 进入驱动文件目录sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-470.74.run 2.2 禁用Ubuntu自带驱动 编辑配置文件:sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 跳至最后一行添加:bla
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Linux 有问必答:如何在Ubuntu或者Debian中编译安装ixgbe驱动提问: 我想为我的Intel 10G网卡下载安装最新的ixgbe驱动。我该如何在Ubuntu(或者Debian)中安装ixgbe驱动?Intel的10G网卡(比如,82598、 82599、 x540)由ixgbe驱动支持。现代的Linux发行版已经带有了ixgbe驱动,通过可加载模块的方式使用。然而,有些情况你希望在你机器上的自己编译安装ixgbe驱动,比如,你想要体验ixbge驱动的最新特性时。同样,内核默认自带的ixgbe驱动中的一个问题是不允许你自定义驱动的参数。如果你想要一个完全定制的ixgbe驱动(比如 RSS、多队列、中断阈值等等),你需要手动从源码编译ixgbe驱动。这里是如何在Ubuntu、Debian或者它们的衍生版中下载安装ixgbe驱动的教程。第一步: 安装前提安装之前,需要安装匹配的内核头文件和开发工具包。$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)$ sudo 
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如何在绝大部分类型的机器上安装 NVIDIA 显卡驱动无论是研究还是娱乐,安装一个最新的显卡驱动都能提升你的计算机性能,并且使你能全方位地实现新功能。本安装指南使用 Fedora 28 的新的第三方仓库来安装 NVIDIA 驱动。它将引导您完成硬件和软件两方面的安装,并且涵盖需要让你的 NVIDIA 显卡启动和运行起来的一切知识。这个流程适用于任何支持 UEFI 的计算机和任意新的 NVIDIA 显卡。准备本指南依赖于下面这些材料:一台使用 UEFI 的计算机,如果你不确定你的电脑是否有这种固件,请运行 sudo dmidecode -t 0。如果输出中出现了 “UEFI is supported”,你的安装过程就可以继续了。不然的话,虽然可以在技术上更新某些电脑来支持 UEFI,但是这个过程的要求很苛刻,我们通常不建议你这么使用。一个现代的、支持 UEFI 的 NVIDIA 的显卡一个满足你的 NVIDIA 显卡的功率和接线要求的电源(有关详细信息,请参考“硬件和修改”的章节)网络连接Fedora 28 系统安装实例这个安装示例
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- 2.1 查看 Nvidia 驱动是否安装 我们可以采用以下命令来查看 Nvidia 的驱动是否安装:nvidia-smi如果该命令成功地输出了 Nivida 显卡地相关信息,则表示驱动成功安装;否则的话需要安装或者更新 Nvidia 显卡驱动。如果需要更新驱动,我们可以通过如下命令来卸载原来的驱动:sudo apt-get remove --purge nvidia*然后我们下载好自己需要更新的版本,然后便可以安装新的驱动:sudo service lightdm stopsudo ./NVIDIA-Linux-****.runsudo service lightdm start
- 3. 安装 USB 驱动程序 由于真机是通过 USB 线与 PC 连接,所以涉及到 USB 驱动问题。如果是在 Mac OS X 或 Linux 上开发,则不需要 USB 驱动程序。如果是在 Windows 上开发,则需要安装 USB 驱动程序。
- 3.2 安装驱动程序 下载 USB 驱动程序后,请按照下面的说明操作,根据 Windows 版本以及是首次安装还是升级现有驱动程序,安装或升级驱动程序。Windows 10要在 Windows 10 系统上首次安装 Android USB 驱动程序,请执行以下操作:将 Android 设备连接到计算机的 USB 端口;在 Windows 资源管理器中,打开计算机管理;在计算机管理左侧窗格中,选择设备管理器;在设备管理器右侧窗格中,找到并展开便携式设备或其他设备,具体取决于看到的是哪一项;右键点击已连接设备的名称,然后选择更新驱动程序软件;在硬件更新向导中,选择浏览计算机以查找驱动程序软件,然后点击下一步;点击浏览,然后找到 USB 驱动程序文件夹。例如,Google USB 驱动程序位于 android_sdk\extras\google\usb_driver\;点击下一步以安装驱动程序。Windows 7要在 Windows 7 系统上首次安装 Android USB 驱动程序,请执行以下操作:将 Android 设备连接到计算机的 USB 端口;从桌面上或 Windows 资源管理器中右键点击计算机,然后选择管理;在左侧窗格中选择设备;在右侧窗格中找到并展开其他设备;右键点击相应的设备名称(如 Xiaomi),然后选择更新驱动程序软件。这将启动硬件更新向导;选择浏览计算机以查找驱动程序软件,然后点击下一步;点击浏览,然后找到 USB 驱动程序文件夹。(Google USB 驱动程序位于 android_sdk\extras\google\usb_driver\。)点击下一步以安装驱动程序。升级 Android USB 驱动程序要在 Windows 7 及更高版本的系统上使用新驱动程序升级现有的 Android USB 驱动程序,请执行以下操作:将 Android 设备连接到计算机的 USB 端口;从桌面上或 Windows 资源管理器中右键点击计算机,然后选择管理;在“计算机管理”窗口的左侧窗格中选择设备管理器;在右侧窗格中找到并展开 Android 手机;右键点击 Android Composite ADB Interface,然后选择更新驱动程序。这将启动硬件更新向导;选择从列表或特定位置安装,然后点击下一步;选择在这些位置搜索最佳驱动程序,取消选中搜索可移动介质,并选中在搜索中包含此位置;点击浏览,然后找到 USB 驱动程序文件夹。(Google USB 驱动程序位于 android_sdk\extras\google\usb_driver\。);点击下一步以升级驱动程序。
- 1.2 确保自己的显卡驱动正常运行 这一步主要是确保自己的显卡能够正常使用,如果自己的 GPU 驱动过低,那么就需要根据自己的驱动版本进行相应的更新。目前来说只要将 Nvidia 显卡驱动更新至 410.x 版本及其以上就足够使用了。
- 1. 在 Windows 上安装 TensorFlow-GPU 在 Windows 上安装 TensorFlow-GPU 可以分为几个步骤,具体来说如下所示:安装 TensorFlow-GPU;保证自己的显卡驱动正常;安装符合自己版本的 CUDA;安装符合自己版本的 cuDNN 工具包;上述过程中的各种配置。既然明确了思路,那么我们就开始在 Windows 上安装 TensorFlow-GPU。
- TensorFlow 安装 - GPU 与 CPU 版本相比,因为可以利用 GPU 进行更加复杂的运算,因此 GPU 版本的 TensorFlow 要比 CPU 版本的 TensorFlow 强大不少。相应的,GPU 版本的 TensorFlow 安装步骤也更加复杂。那么我们这一节就来看一下 TensorFlow-GPU 应该如何安装。首先我们要明确的是,如果想要使用 TensorFlow 的 GPU 版本,那么首先拥有 TensorFlow 所支持的 GPU 硬件与相应的软件支持。目前来说 TensorFlow 在官方文档之中给出的要求为:硬件要求:CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。软件要求:NVIDIA® GPU 驱动程序:CUDA 10.1 需要 418.x 或更高版本;CUDA® 工具包:TensorFlow 支持 CUDA 10.1(TensorFlow 2.1.0 及更高版本);CUDA 工具包附带的 CUPTI;cuDNN SDK(7.6 及更高版本);TensorRT 6.0,可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量(可选)。一般而言,我们 Nvidia® GTX 750 及其以上的显卡都可以达到计算能力3.5 (GTX 760 与 GTX 770除外)。对于软件需求我们会在下面的安装教程之中帮助大家安装与升级。所以如果大家的 GPU显卡不符合要求,那么就需要更新自己的硬件条件或者采用 CPU 版本的TensorFlow。那么这节课我们就带大家学习以下如何在硬件条件符合的情况之下,在 Windows 与 Linux 上安装 TensorFlow。
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