其次是当前正在使用的硬件配置。
CPU：AMD Ryzen2600 6C12T oc 3.9Ghz
不得不说amd现在真的很不错了，主要还是线程数足够多这点真的是人类福音，配置slam环境时，编译安装各个库，都是靠着make -j8、j9,甚至j10，替我节省了大量的时间，之前所说的在锐龙一代上使用linux产生的各种问题也都没有产生。
但是也有一定的局限性，python下的opencv是基于numpy的，而numpy对于intel平台有更好的支持，当我在python下使用使用opencv的时候，个别情境下产生了明显的延迟（我并不确定这是否是由于锐龙平台的原因，毕竟我没有一台8500或者8600k进行横向比较，只能和一台G4560比较，但是相较之下，G4560在这个任务下表现更好。）

GPU：RTX 2060
2060是搭载张量核心（tensor cores）的显卡之中最便宜的入门产品，理论上可明显提升张量运算的速度和效率，这在我测试一些简单模型的时候的确有所体会。同时，张量核心允许显卡以fp16加载模型，牺牲模型精度从而将等效现存翻倍，这个的话，仅仅是听说，以及了解过相应的技术规格，并没有进行实际的测试，因此有待后续验证。

内存：2*8G 的海力士CJR内存
做过dl的人应该都知道内存>显存的道理，因此选择了16G，如果后续使用fp16，依旧足够。

2. 安装系统和系统基本设定

系统：ubuntu 16.04
默认系统语言：英语，主要是保证文件的路径中只有英文，避免由于编码方式产生问题。
进系统之后，首先修改apt-get软件源为清华的tuna。
然后修改时间同步规则，否则回到win下时间会错乱12小时

3 .显卡驱动安装

采取进入tty文本的方式安装显卡驱动。

4. python环境配置

我选择anaconda作为python解释器，conda的好处就应该不需要我多说了，这里依旧选择清华的tuna作为下载源软件源。

4.1 下载安装anaconda

全程都是在命令行下大概是最蛋疼的一点了

4.2 启动和配置anaconda navigator

我的原则是能使用图形界面就绝不敲命令行

在navigator里添加国内的第三方源

敲命令是不可能敲命令的，这辈子都不可能敲的。

4.3 新建环境1——tensorflow

这个环境主要用于深度学习的程序，所以就叫这个名字了
python版本为3.6
反正就是绝对不要用最新的
勾选tensorflow-gpu、matplotlib、numpy等常用库，以及nb coda用于jupyter下切换虚拟环境。

4.4 新建环境2——opencv

这个环境主要用于opencv的程序
python版本为2.7

5. SLAM环境配置

这大概是我最痛苦的地方了,各个问题都被我经了历了一遍。

5.1 安装git

5.2 git clone slambook

5.2 apt安装eigen等

5.3 编译安装sophus、ceres、g2o等

5.3.1 soghus

5.3.1 ceres

5.3.1 g2o

使用1604按照视频和书中的安装步骤可以运行ch6的g2o程序，但是ch11的g2o_viewer则无法使用，所以从一开始就应该不遵循书中做法，以下提供正解。

首先ubuntu16.04下正常使用g2o首先要删除可能存在的qt4并安装qt5

	sudo apt-get remove qt4-qmake

	sudo apt-get install libqglviewer-dev

	sudo apt-get install qtdeclarative5-dev

解压g2o，找到g2o文件夹下的cmake_moudules/FindQGLViewer.cmake文件，修改其中一部分

将

find_library(QGLVIEWER_LIBRARY_RELEASE
  NAMES qglviewer-qt4 qglviewer QGLViewer　QGLViewer2
  PATHS /usr/lib
        /usr/local/lib
        /opt/local/lib
        /sw/lib
        ENV QGLVIEWERROOT
        ENV LD_LIBRARY_PATH
        ENV LIBRARY_PATH
  PATH_SUFFIXES QGLViewer QGLViewer/release
)
find_library(QGLVIEWER_LIBRARY_DEBUG
  NAMES dqglviewer dQGLViewer dQGLViewer2 QGLViewerd2
  PATHS /usr/lib
        /usr/local/lib
        /opt/local/lib
        /sw/lib
        ENV QGLVIEWERROOT
        ENV LD_LIBRARY_PATH
        ENV LIBRARY_PATH
  PATH_SUFFIXES QGLViewer QGLViewer/release
)

替换成

find_library(QGLVIEWER_LIBRARY_RELEASE
  NAMES qglviewer QGLViewer qglviewer-qt5 QGLViewer-qt5
  PATHS /usr/lib
        /usr/local/lib
        /opt/local/lib
        /sw/lib
        ENV QGLVIEWERROOT
        ENV LD_LIBRARY_PATH
        ENV LIBRARY_PATH
  PATH_SUFFIXES QGLViewer QGLViewer/release
)
find_library(QGLVIEWER_LIBRARY_DEBUG
  NAMES dqglviewer dQGLViewer dqglviewer-qt5 dQGLViewer-qt5 QGLViewerd2
  PATHS /usr/lib
        /usr/local/lib
        /opt/local/lib
        /sw/lib
        ENV QGLVIEWERROOT
        ENV LD_LIBRARY_PATH
        ENV LIBRARY_PATH
  PATH_SUFFIXES QGLViewer QGLViewer/release
)

之后再进行编译安装

cd g2o

mkdir build && cd build

cmake ..

make -j8	(AMD：8条线程而已，拿去用)

sudo make install -j8

5.4 编译安装opencv3

5.5 编译安装vtk

在运行test demo后第五章的点云库拼接的时候遇到了visualization.h缺失的问题，但是在usr目录中可以找到该文件，通过在cmakelists中使用绝对路径的方法最终的确能够实现对这一头文件的引用，但是总归怕出现其他问题，于是就重新编译安装了PCL，而在PCL的编译过程中有一步提示了我，visualization 不会被built，原因是缺少vtk模块，于是在这里先编译安装vtk。

首先解压vtk

cd vtk

mkdir build && cd build

cmake ..

sudo make -j8 (不好意思，12条线程的cpu就是可以为所欲为)

sudo make install -j8

5.6 编译安装点云库（PointCloudLab、PCL）

安装依赖项

sudo apt-get update  
sudo apt-get install git build-essential linux-libc-dev  
sudo apt-get install cmake cmake-gui   
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev libusb-dev libudev-dev  
sudo apt-get install mpi-default-dev openmpi-bin openmpi-common    
sudo apt-get install libflann1.8 libflann-dev  
sudo apt-get install libeigen3-dev  
sudo apt-get install libboost-all-dev  
sudo apt-get install libvtk5.10-qt4 libvtk5.10 libvtk5-dev  
sudo apt-get install libqhull* libgtest-dev  
sudo apt-get install freeglut3-dev pkg-config  
sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev   
sudo apt-get install mono-complete  
sudo apt-get install qt-sdk openjdk-8-jdk openjdk-8-jre

5.7 apt安装Meshalab

	sudo apt-get install meshlab

5.8 编译安装gtsam

git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git

cd gtsam

mkdir build && cd build`

cmake ..

make -j8	(AMD：8条线程而已，拿去用)

sudo make install -j8

在build ch11过程中可能会出现错误，此时，找到文件

/usr/local/lib/cmake/GTSAM/GTSAMConfig.cmake

sudo chmod 666 GTSAMConfig.cmake

将第17行的find_dependency改成find_package之后保存，并恢复只读权限

sudo chmod 444 GTSAMConfig.cmake

5.9 八叉树地图

sudo apt-get install doxygen

git clone https://github.com/OctoMap/octomap.git

cd octomap

mkdir build && cd build`

cmake ..

make -j8	

sudo make install -j8

sudo apt-get install libqglviewer-dev-qt4       (没错，我又把qt4装回来了)

cd octivies

mkdir build && cd build`

cmake ..

make -j8	

sudo make install -j8

6. IDE安装配置及常用软件安装

6.1 pycharm

6.2 kdevelop的安装及汉化

	sudo apt-get install cmake

	sudo apt-get install kdevelop

汉化

	sudo apt-get install aptitude

	aptitude search kdevelop

	sudo apt-get install kdevelop-l10n

开启kdevelop后，在Help—switch application language中选择简体中文后重新启动kdevelop，界面就是中文的了。

6.3 konsole

sudo apt install konsole

6.4 chrome

至今我依旧不知道怎么讲界面固定为中文，虽说在命令行下启动可以暂时语言，但是关掉之后重启就又变回英文了，遗憾。

6.5 typora

wget -qO - https://typora.io/linux/public-key.asc | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository 'deb https://typora.io/linux ./'

sudo apt-get update

sudo apt-get install typora

6.6 teamviewer

由于teamviewer提供了deb的安装包，因此只需下载之后双击install即可安装使用。

Ubuntu下自用软件配置全纪录（施工中）

Ubuntu下自用软件配置（SLAM+Tensorflw）全纪录

文章目录

1.任务目标及软硬件环境说明

1.1 任务目标

1.2 硬件配置