一、准备
1.安装ubuntu系统
没系统，玩鸡毛！！！当然是先装一个系统啦。
教程我就不写了，网上随便搜索，自然就是一堆喽！
这里我放一个我参考的链接，很详细（作者说：“绝对史上最详细”），专门针对小白的！！！
什么，还是看不懂？？？？？不是吧，不是吧，都2020年了！（狗头）
没关系，我给各位准备了别人的（自己懒死，没录）视频教程。
终于完成了安装是不是，接下来就终于可以开始放肆了，哈哈哈！！！！！
二、打造舒适的开发环境（工作娱乐一体化）
1.安装搜狗输入法
为了能够愉快的打字，所以在ubuntu中应该先安装搜狗输入法（没得选，别挑剔这个输入法）
安装很简单，有请看官们直接访问官网，有详细的教程。
2.安装NVIDIA的驱动
为系统更换显卡驱动
找到软件更新，如下图所示：
然后等就完事儿了，慢慢的等就好了。
哦弥陀福，不要失败啊，还不快祈祷！！！
倘若这一步失败了，就什么都不用玩了（狗头）！！！
万一真失败了，亲们就自己百度吧（真的很麻烦，各种破事儿），一般来说是不会失败的。
当然成功了，还请亲们就不要手欠，换来换去的，搞坏了别怪哭啊！！！！
**PS:说三遍！！！**挑一个合适去选择，不要随便的换来换去，可能会坏，当然万一你碰不到呢！！！！
3.处理双系统下时间不对的问题
timedatectl set-local-rtc 1 --adjust-system-clock
4.为root设置一个密码
sudo passwd root
5.更改终端使用ZSH（非必须）
实话说这个可以不用的，只是我自己很喜欢，毕竟可以配插件啊，多好用啊！
这个也不多说了，大家可以看看这个教程。
6.安装谷歌浏览器
给大家一个浏览器的下载地址吧，链接死了我，或者自己网上找了下载。
怎么安装？
#切换到需要下载的文件夹下 使用cd命令
cd <文件夹的名字> #例如 cd /home/sky/Download
#安装的命令
sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb
7.安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN
此处我会使用 CUDA Toolkit 10.2 为例子进行讲解。
**！！！PS:**因为是ubuntu20自带的gcc版本是9.3而我安装的CUDA Toolkit 10.2 需要 gcc7，所以需要进行降级gcc的降级操作。参考链接
具体步骤如下：
#首先，安装gcc-7：
sudo apt-get install gcc-7 g++-7
#设置gcc版本的优先级：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1
#查看优先级：
sudo update-alternatives --display gcc
#同理设置g++：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1
sudo update-alternatives --display g++
7.1首先安装CUDA Toolkit 10.2
①下载安装
我通常采用的是runfile(local)安装
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
**!!!ps:**在此处安装的时，不要安装显卡驱动(因为在开始已经安装过了，没有图了)，要是再一次安装的会因为冲突失败的。
安装的命令
sudo sh <补丁包一号名字>
sudo sh <补丁包二号名字>
②配置环境变量并测试
追加的内容如下：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
下面分两种情况：
使用了bash 需要向 ~/.bashrc 中追加
使用了zsh 需要向 ~/.zshrc 中追加
追加完毕后
可以使用以下命令
nvcc -V结果如下图：则说明环境变量追加成功
测试CUDA的Sample：
# 编译并测试设备 deviceQuery： cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery # 编译并测试带宽 bandwidthTest： cd ../bandwidthTest sudo make ./bandwidthTest如果这两个测试的最后结果都是
Result = PASS，说明CUDA安装成功啦。
7.2安装cuDNN
推荐使用deb进行安装，步骤如下
①下载安装
- 用deb安装cuDNN：(推荐)
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.4.30-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.4.30-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.4.30-1+cuda10.2_amd64.deb
- 用tar安装cuDNN：解压后，将其
include与lib64下的内容分别移至cuda目录下include与lib64中即可。
sudo tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33.tgz
cd cuda
sudo mv include/* /usr/local/cuda/include
sudo mv lib64/* /usr/local/cuda/lib64
②测试cuDNN：
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ ~
cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
sudo make
sudo ./mnistCUDNN
如果成功运行，会显示下列信息：Test passed!
**ps:**测试中出现了错误如下：
WARNING - FreeImage is not set up correctly. Please ensure FreeImage is set up correctly. <<< : : :
我通过使用如下命令进行了修复：
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
8.安装clash
这个我就不讲了，直接看教程
其中的代理界面图片：
开机自启，上面的服务无法实现，可以通过ubuntu自带的启动软件来间接实现。
9.安装miniconda
前往北京外国语的源进行下载，以及相关的换源等一套设置都有。