ubuntu 使用总结

ubuntu 使用总结

先把/etc/apt/source.list中的源配好,安装的软件都会自动从那里面找!

1。安装软件

 使用sudo apt-get install命令就可以了,如果存在依赖关系就用sudo apt-get -f install让它自己去找就好了!!

 大部会的软件它自己都可以搞定!

 如果是直接安装bin类型的软件就先把文件类型改成可执行的用 sudo chmod +x filename.bin

 然后用sudo /filepath/filename.bin就可以了,自己安装的软件要动手配置环境变量什么的,下面会讲到

2.环境变量的配置

 有三处可以配置环境变量,第一个就是/etc/environment 这个文件,第二个就是/etc/bash.bashrc,第三个就是自己的home中的.bashrc这个文件了,

 前两个是系统级的,第三个是用户私有的,第一个和第二个是有一定区别的,具体的还要再研究,配任何一个都可以使你的程序运行

 如果对环境变量做了改动,要可以用source /modify_filename 使其马上生效

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/100633.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • Autodesk 产品

    Autodesk 产品

    2021年8月13日
    58
  • kettle工具的简单使用

    kettle工具的简单使用1.使用kettle抽取CSV文件通过Kettle工具抽取CSV文件csv_extract.csv中的数据并保存至数据库extract的数据表csv中。(1)、创建一个转换通过使用Kettle工具,创建一个转换csv_extract,并添加“CSV文件输入”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线,具体如图所示。(2)、配置CSV输入插件双击“CSV文件输入”控件,进入“CSV文件输入”界面。完成配置。单击【浏览】按钮,选择要抽取的文件csv_extract.c…

    2022年10月16日
    1
  • chip seq实验原理及步骤_思科真机实验环境搭建

    chip seq实验原理及步骤_思科真机实验环境搭建实验内容通过实验环境学习了解SR-PCE。xrv_7作为PCE,计算PE1到PE2的路径。网络中IP设置,metric值与之前的实验一致。拓扑图配置流程:配置SRGB在IGP(is-is)中使能segmentrouting和NodeID修改IGP和TE的链路metric配置PCE我们这次主要关注配置PCE的过程。前面的配置可以参考:SR-TEPolicy(思科)—-explicitpath实验SR-TEPolicy(思科)—-dynamicpath实验P

    2022年9月7日
    0
  • Java8 Stream groupingBy对List进行分组

    Java8 Stream groupingBy对List进行分组提到GroupBy,首先想到的往往是sql中的groupby操作,对搜索结果进行分组。其实Java8StreamsAPI中的Collector也支持流中的数据进行分组和分区操作,本片文章讲简单介绍一下,如何使用groupingBy和partitioningBy来对流中的元素进行分组和分区。 groupingBy 首先看一下Java8之前如果想对一个List做分组操作,我们需要…

    2022年8月20日
    9
  • k8s实战系列: 1-再谈为什么需要Kubernetes[通俗易懂]

    k8s实战系列: 1-再谈为什么需要Kubernetes[通俗易懂]k8s系列:再谈为什么需要Kubernetes容器解决了什么?又遇到了什么问题容器,到底是怎么一回事儿?在Docker出现之前,最为流行的是PaaS项目。PaaS项目被大家接纳的一个主要原因,就是它提供了一种名叫“应用托管”的能力。像CloudFoundry这样的PaaS项目,最核心的组件就是一套应用的打包和分发机制。更好地模拟本地服务器环境,能带来更好的“上云”体验。CloudFoundry会调用操作系统的Cgroups和Namespace机制为每一个应用单独创建一

    2022年5月21日
    39
  • CTR经典模型串讲:FM / FFM / 双线性 FFM 相关推导与理解

    CTR经典模型串讲:FM / FFM / 双线性 FFM 相关推导与理解FM在计算广告领域,因子分解机(FactorizationMachines,FM)是很经典的模型,面对量大且稀疏的数据,此算法仍然可以取得比较优秀的效果。假设有下面的数据:Clicked?CountryDayAd_type1USA26/11/15Movie0China1/7/14Game1China19/2/15Game其中,Clicked?是label,Country、Day、Ad_type是特征。由于三种特征都是类别型的,需要经过独热

    2022年5月31日
    34

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号