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UBUNTU16.04

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創(chuàng)建者：佩菲 創(chuàng)建時間：2018-12-11
UBUNTU16.04圖1

UBUNTU16.04的實例教程

由于晶體塑性模擬工作需要，需要用到DAMASK，VORO++等LINUX下的開源程序，于是果斷格掉WINDOWS，安裝了UBUNTU16.04，安裝了VORO++產生了VORONOI圖，但windows下abaqus不支持DAMASK晶體塑性建模程序，于是UBUNTU16.04安裝abaqus6.14和DAMASK
ubuntu16.04下安裝OpenFOAM有兩種方式： 1、直接安裝bin版本，這種方式安裝好的OpenFOAM直接可以運行，但是沒法二次開發(fā)，也就是沒法修改代碼。安裝過程請查閱：https://openfoam.org/download/5-0-ubuntu/ 2、下載源代碼，編譯安裝。這種方式安裝的OpenFOAM不但可以運行OpenFOAM，同時也可以修改源代碼，重新編譯以達到用戶自己的需求。本文就是介紹這種安裝方法的流程。 Go Go Go！！！！ 一、安裝編譯環(huán)境 編譯安裝OpenFOAM5.0，下文簡稱OF5.0，需要如下支持組件或者環(huán)境： GCC 4.5及以上版本（或者LLVM Clang 3.6及以上版本或者Intel ICC 15.0.3及以上版本）、FLEX、cmake、QT、Git distributed version control、OpenMPI。 下面安裝以上組件，打開一個終端，運行： sudo apt-get install build-essential flex bison git-core cmake zlib1g-dev libboost-system-dev libboost-thread-dev libopenmpi-dev openmpi-bin gnuplot libreadline-dev libncurses-dev libxt-dev sudo apt-get install qt4-dev-tools libqt4-dev libqt4-opengl-dev freeglut3-dev libqtwebkit-dev 運行以上命令時，如果你當前登錄賬號擁有管理員權限，就會讓你輸入管理員密碼。
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幸運的是，一款有我們華人研發(fā)的大型通用有限元軟件WELSIM剛剛推出了Linux版本，目前可以完美運行在Ubuntu 16.04和Fedora 27上。打開WELSIM的官方網站就可以直接下載安裝文件。 按照官方給的說明，小仿真嘗試安裝下載好的文件，發(fā)現很容易就將WELSIM在我的Linux系統(tǒng)上給安裝好了。 WELSIM在Linux系統(tǒng)上安裝完畢 接下來，按照說明啟動軟件。首次在Linux機器上啟動WELSIM，小仿真的內心還是很激動的。 首次運行，顯示系統(tǒng)是Ubuntu 16.04 STL 64-bit 小仿真也拿起常用的模型計算了一下，什么結構的，熱的，電磁的都簡單算了一下，發(fā)現效果還是很不錯的，和Windows版本的一樣好用。這里要給WELSIM的華人研發(fā)團隊一個大大的贊。 WELSIM在Linux上的結構仿真結果 WELSIM在Linux上的熱仿真結果 WELSIM在Linux上的電磁仿真結果 總的說來，Linux版本的WELSIM還是給小仿真不少驚喜的，畢竟在Linux上好用的CAE仿真軟件太少了，WELSIM算是一個翹楚。而且，Linux版本的CAE軟件還有兩個好處：一是可以遠程登錄操作并使用，將軟件安裝在性能優(yōu)異的計算機硬件上，用性能一般的普通機器就可以通過遠程登錄主機，運行復雜度高的CAE仿真軟件。二是Linux對基于消息傳遞的并行機制（MPI）效率很高，對于大規(guī)模工程仿真問題，Linux的軟件可以深度利用集群機器的硬件優(yōu)勢，很快的求解大型CAE模型。 最后，即使貿易戰(zhàn)打得再厲害，小仿真也可以專心致志地在Linux上使用一款好用的CAE仿真軟件了。做到心無雜念，只為收斂。
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軟件準備：Linux操作系統(tǒng)（Ubuntu16.04以上），顯卡驅動安裝（512.54），CUDA Toolkit（10.1）和cuDNN加速庫（7.6.4），VS Code編輯器安裝，Jupyter Notebook 3. 編程語言和框架：Python3.8.5、torch==1..07、torchvision==0.8.2、mmcv-full==1.3.7、opencv-python==4.4.0、matplotlib==3.4.2、numpy==1.19.2、Pillow==8.3.1、scikit-learn==1.0.2 4. 數據集準備：Office-31、IRVI、GTA5、Cityscapes、Foggy cityscapes等 注：硬件準備由主辦方提供云服務器 九、實驗實操之深度遷移學習實踐 1.掌握PyTorch中的基本原理和編程思想。 2.理解在一個新的場景或數據集下，何時以及如何進行遷移學習。 3.利用PyTorch加載數據、搭建模型、訓練網絡以及進行網絡微調操作。 4.給定遷移場景，利用daib庫和生成對抗技術獨立完成圖像分類中的領域適配。 5.遷移效果的可視化，利用機器學習庫scikit-learn中的t-SNE對遷移過后的高維數據進行可視化。 十、實驗實操之圖片與視頻風格遷移實踐 1.掌握基于生成對抗網絡的風格遷移技術。 2.圖像/視頻風格遷移網絡的搭建，重點掌握編碼器和解碼器的內在邏輯和不同損失函數的運用。 3.實踐紅外視頻轉換到可見光視頻的風格遷移。 十一、實驗實操之自動駕駛中的跨域語義分割實踐 1.掌握語義分割發(fā)展現狀及代表性工作，如FCN，DeepLab系列等。
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比如：使用Ubuntu系統(tǒng)來開發(fā)產品時，只要x86平臺可以模擬產品功能，就直接編譯x86版本。 當所有的功能點在x86平臺上測試OK了， 再統(tǒng)一放到真實的嵌入式系統(tǒng)中進行聯調，這樣做能節(jié)省很多時間。 【Demo說明】 1.簡介 這個Demo是從一個智能家居項目中抽取出來的，只是體現了各功能模塊的設計，函數內部沒有實現任何功能，僅僅是用來展示設計的過程。 2.代碼獲取 https://pan.baidu.com/s/1B3F9byydXeNWdtgYEEQNLg 密碼：3a9p 在 Ubuntu16.04 系統(tǒng)下，可以直接編譯執(zhí)行。 3.系統(tǒng)架構圖 4.目錄結構 Makefile: 編譯腳本 application: 業(yè)務層 module: 功能模塊層 driver: 硬件驅動層 5. 執(zhí)行序列演示 圖中橙色的箭頭，表示從云端發(fā)來一個控制指令。 業(yè)務層接收到指令后，解析指令，發(fā)送給 Control 模塊。 Control 模塊再次解析具體的指令，發(fā)送給 ZigBee 設備，同時記錄到日志中。
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UBUNTU16.04圖2

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控制主機安裝Ubuntu16.04系統(tǒng)和機器人操作系統(tǒng)(Robot Operating System,ROS)。機械臂的驅動程序和運動控制程序均部署在ROS上。在ROS中，除了機械臂原有的節(jié)點外，還包括AR-BCI系統(tǒng)發(fā)布的節(jié)點，用于向機械臂發(fā)送控制命令及接收機械臂狀態(tài)信息。
16.04 LTS 18.04 LTS SUSE SLES/SLED 15, SLES/SLED 12SP4 （4）支持GPU加速的Schrodinger軟件包 Desmond MD---高性能分子動力模擬 FEP+ ---用于藥物發(fā)現高性能自由能計算 WaterMAP ---配體優(yōu)化的新范式 GPU Shape ---形狀篩分（快速高效的基于形狀的疊加和相似度搜索工具） AutoQSAR
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