服務器：
其實就是一個大型的計算機
初次使用時 apt-get/sudo 命令是無法使用的
配置c/c++環境
分配賬號：建立系統環境表
首先記錄系統環境：
| 版本 | 查看版本命令 | |
| ubuntu | gcc5.4 | cat /proc/version |
| centos | gcc4.8 | cat /etc/redhat-release |
| python | ||
| protobuf | 2.6.1 | protoc -V |
| opencv | 2.4.8 | pkg-config opencv |
| blas： open/atlas/mkl | ||
| cuda | 8.0---12.0 |
|
| cudnn | 5.1 |
|
| cmakelist | 2.8 |
這是一個作爲程序員的經驗，記錄系統的配置，比對自己的配置
優先級：
一 系統環境變量優先級最低 < .bashrc(將路徑放入這裏，使用方便) < [MakeFile]環境配置文件）
二 還有寫的順序也決定了優先級
多版本共存解決方式：
調節優先級：
使用源碼安裝的方式調節優先級：
源碼安裝的打印信息：（達成了lib庫文件和include頭文件的運用 bin配置文件不能使用）
①license
②指定安裝路徑(到個人目錄)
③是否允許修改系統的一些版本：NO
④是否建立軟連接：NO
python管理
cuda建立虛擬環境： cuda create -n
技巧：
1.指定python版本，儘量區分開，即使是不需要變動也能使用
因爲在配置環境時，可以看出是否被激活，配置的不一樣，你就能明白是否激活了
操作：
登錄賬號就可以看到ip地址與系統和其版本
之後手動查看系統的gcc和protoc的版本
gcc -V
protoc -V
發現有 gcc 5.4.0 卻沒有 protoc，源碼安裝protoc
首先建立 mkdir software 建立軟件文件夾
protoc源碼地址：https://blog.csdn.net/bodybo/article/details/79036593
（多下載幾個版本可以調節使用）
放入linux 打開安裝包所在的位置
$ ./configure --prefix=/usr #修改爲自己的路徑，我的是software
$ make
$ make check
$ sudo make install
$ sudo ldconfig # refresh shared library cache.
沒有管理員權限的，sudo命令可以不執行
運行此命令發現權限不夠，不是因爲必須使用sudo，而是文件問題
chmod +x *
然後就可以運行了。
執行第二步的make
若出現上面圖片的問題，則是因爲沒有配置環境的問題
將系統的cuda放入bashrc（一個隱藏文件）之中
#若輸入nvcc -V 報錯 就是因爲沒有配置環境的問題
vim ~/.bashrc
#最後添加
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
#source
source ~/.bashrc
若是安裝了別的cuda版本，使用時就將bashrc下的cuda/bin路徑改掉
查看opencv版本：
pkg-config opencv --modversion
opencv源碼地址 ： https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.3.0
注意：pkg unzip python pip 在新的服務器下都沒有
而其中 pip 和 cuda（usr/local下）是可以放在個人賬戶下的 ，進入cuda
nvcc -V #查看cuda的版本
找cudnn，cudnn不是一個安裝的東西，而是一個頭文件和一個庫文件，可以直接解壓
在此目錄下放入cudnn的庫文件
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Cs5UOxOM9X4bYCVUiDTsRQ
提取碼：sjmk