不管是在 VBOX 还是 VMWARE中，我们大多采用这几种网络连接方式进行虚拟的网络访问：1.NAT（nerwork address translation 网络地址转换）2.桥接网卡3.host only(主机模式)在今天之前，我也对这几种方式不是太了解，因为一个哥们说，虚拟机不能上网了，让我过去看看，便自己就详细的了解了一下，因此记之。此博客讲的不错，不少借鉴，自己也略有发挥http:

本博客是基于《大光叔叔的专栏》中《GPGPU-Sim（番外）-如何加快GPGPU-Sim的运行速度》的方案四做的；链接请点击：> http://blog.csdn.net/litdaguang/article/details/50002325对于出入GPGPU-Sim坑的小白们，可能ubuntu 还没用熟呢，就要做各种实验了，可是用官方提供的虚拟机就太耗时间了，幸亏看到了大光的这篇文章，觉得世界

怎么搭建一个自己的博客？总共几个步骤买一个服务器买一个域名服务器环境配置域名跟服务IP连接然后就可以直接访问了1.买服务器VPS虚拟专用服务器，就是利用虚拟化技术（如KVM、Xen、OpenVZ等）把一台真实的服务器分割成若干虚拟的服务器，具有独立的操作系统及开关机等功能，能自行搭建和配置特定的服务。http://www.vultr.com/?ref=7138377这个链接，就是

如何把自己的电脑做成一个微型的服务器呢?目前知道两种方法Python python -m SimpleHTTPServer #Python2python -m http.server #python3ngix安装ngixsudo apt install ngix配置ngix找到 ngix安装目录然后 在/etc/nginx/sites-available/default 文件修改serv

C与CUDA混合编译动态链接文件.so1.需求由于需要生成动态链接库来被其他接口调用，因此我们需要编译成.so2.实现参考文献【1】用很简单的例子讲述了c和C++语言在Linux下如何编译成动态链接库。方法很简单，只要加上编译选项-shared和fPIC即可gcc test_a.c test_b.c test_c.c -fPIC -shared -o libte...

cudnn Installationin Linux安装教程相对简单,实际原理就是将 cudnn的库加入 cuda 的 include 和 lib 文件夹中0.前提此方法适用于Linux 系统,常见的 Ubuntu ,Debian 等等首先你的系统已经成功安装好 CUDA toolkit从官方网站上下载 cudnn 的压缩包(很多版本,下载你需要的),需要登录账户1. Ubuntu 下安

caffe-ssd bug 解决日志1.hdf5文件目录找不到src/caffe/net.cpp:8:18: fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录https://github.com/NVIDIA/DIGITS/issues/156http://www.linuxdiyf.com/linux/21717.html如果从lib中找到hdf相关文件通过新建软链

1.卸载本机原有驱动，因为 通常ubuntu或者debian都是来自社区的驱动，并不是英伟达的官方驱动如何完全 卸载 nvidia驱动http://forums.debian.net/viewtopic.php?f=10&t=55518aptitude purge ~i~nnvidia2.从官网下载对应显卡驱动程序，进行安装安装详见：http://blog.csdn.net/dark5669