linux系統搞壞過幾次，總結一下自己要用到的工具，做個備忘錄，方便快速對系統進行恢復。
安裝ubuntu，系統盤製作
https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-create-a-usb-stick-on-windows#1
https://rufus.akeo.ie/?locale=zh_CN
系統安裝（實用）
安裝時選擇install Ubuntu18.04與windows10共存，不選擇分區更好(多次試驗心得)，不會產生任何錯誤，現在的系統已經能做到自動最優化安裝了。
激活小工具（迷你版KMS，激活office等windows產品及系統）
下載地址，提取碼：mrgu
安裝搜狗輸入法
https://jingyan.baidu.com/article/e75057f20d9521ebc91a890a.html
sudo apt-get install vim-gtk #vim安裝
(配置pip安裝時下載使用清華鏡像) https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/66974668
（配置conda安裝時的清華鏡像）
安裝Anocanda
https://blog.csdn.net/teeyohuang/article/details/79076239
sudo apt install python3-pip(獲取pip3)
安裝tensorflow，tensorflow-gpu（正確的驅動、cuda、cudnn安裝往下翻）
(簡易版conda安裝)https://www.cnblogs.com/foxblogs/p/8179143.html
pycharm安裝
https://www.jb51.net/article/129083.html
teamviewer安裝
https://blog.csdn.net/wu_l_v/article/details/79184923
截圖工具：
修改截圖工具快捷鍵，安裝深度截圖deepin-screenshot
可直接在Ubuntu軟件中搜索deepin-screenshot，會出現深度截圖軟件，安裝即可。具體設置方法，可參照https://zhangge.net/1803.html
安裝opencv（通用版）
https://blog.csdn.net/gxuphf123/article/details/81121791
安裝C++編譯器（clion16）
https://blog.csdn.net/weixin_36926794/article/details/80291034
激活 https://blog.csdn.net/krais_wk/article/details/80970355
安裝GPU版本的tensorflow
https://blog.csdn.net/sinat_26881295/article/details/78632787
（1）安裝顯卡驅動
sudo apt-get purge nvidia-* # 刪除可能存在的已有驅動
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 添加第三方驅動源
sudo apt-get update # 更新源，運行
sudo apt-cache search nvidia-* # 查詢nvidia驅動可用版本
sudo apt-get install nvidia-390 # 這裏選擇安裝nvidia-390
sudo reboot //重啓
# 重啓後執行下面NOTE的步驟
# 檢驗是否安裝成功
nvidia-smi
nvidia-settings
NOTE （後來安裝，可能沒有出現這個也麼事，跳過該步驟就可）
（2）reboot重啓後正確的做法如下：
1. 當進入藍色背景的界面perform mok management 後，選擇 enroll mok ,
2. 進入enroll mok 界面，選擇 continue ,
3. 進入enroll the key 界面，選擇 yes ,
4. 接下來輸入你在安裝驅動時輸入的密碼，
5. 之後會跳到藍色背景的界面perform mok management 選擇第一個 reboot
（3）安裝cuda9.0下載地址
Note:install2，輸入祕鑰key，可根據第一條命令的提示進行輸入。
將補丁一併安裝即可。
note: sudo apt-get install cuda安裝出現有軟件包有未滿足的依賴關係時，可使用sudo aptitude install cuda進行安裝。
sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
# 驗證
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
sudo make clean && sudo make
./mnistCUDNN
驗證時–sudo make clean && sudo make–出現error：“unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported!”，解決方案參考點這裏，gcc版本與cuda版本不兼容的原因，輸入以下命令安裝相應版本即可
# 先安裝gcc和g ++ 6：
sudo apt install gcc-6 g++-6
# cuda 9.0
sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++
(5)安裝gpu版本tensorflow，即可
sudo pip3 install tensorflow-gpu
建立tensorflow虛擬環境
conda create -n tensorflow python=3.6
xgboost安裝
anaconda search -t conda xgboost
conda install -c anaconda py-xgboost
git教程，廖雪峯
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000
jupyter notebook添加目錄
- https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51031113#72-%E4%B8%BAjupyter-notebook%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E7%9B%AE%E5%BD%95%E5%8A%9F%E8%83%BD
- https://www.cnblogs.com/shuaishuai-it/p/7170343.html