Ubuntu 套件安裝 - 資訊工程 | Hsing Yu = = We are the dreamers. We make it happen 'cause we can see it.

# 安裝 C++ 等套件

sudo apt install build-essential

# 安裝 java 默認 JRE/JDK

	# 更新包
	sudo apt update
	# 檢查 java 是否已經安裝過
	java --version
	# 安裝默認 JRE
	sudo apt install default-jre
	# 安裝默認 JDK
	sudo apt install default-jdk
	# 檢查 javac，java 編譯器版本
	javac --version

剛安裝好的 Ubuntu 系統裡的套件版本與安全性更新可能已經舊了，通常會先做這兩步：

	sudo apt update # 更新套件索引
	sudo apt upgrade -y # 升級已安裝套件
	sudo apt dist-upgrade # （可選）處理有相依性變動的套件

# 安裝下載的 .deb 軟體或套件軟體或套件

安裝指令

sudo apt install -fy ./<filename>.deb

查詢已安裝軟體或套件完整名稱

dpkg -l | grep <部分軟體或套件名稱>

刪除軟體

	sudo apt remove <軟體或套件名稱>
	sudo apt purge <軟體或套件名稱> # 連設定檔案一起刪除

# 安裝及設定 SSH

安裝 SSH

sudo apt install openssh-server

設定 SSH

設定檔位置在 /etc/ssh/sshd_config ，可以裡用自己熟悉的文字編輯工具調整 SSH 的設定，已符合自己的需求。

	sudo nano /etc/ssh/sshd_config # 安裝 ubuntu 時會裝
	sudo vi /etc/ssh/sshd_config # 安裝 ubuntu 時會裝

	sudo vim /etc/ssh/sshd_config # 需要先安裝 vim

文件中可能會修改的內容

	Port 22 # SSH 使用的 Port，建議不要改
	PasswordAuthentication <yes/no> # 是否用 password 驗證登入
	PubkeyAuthentication <yes/no> # 是否用 public key 驗證登入
	PermitRootLogin yes # 是否開放 root 登入

重新啟動 SSH 服務

sudo systemctl restart ssh

SSH 公鑰

在本地端產生一組公鑰與私鑰：

ssh-keygen -t ed25519 -C "備註"

執行後會問：

儲存檔案路徑（直接 Enter，預設是 ~/.ssh/id_ed25519 和 ~/.ssh/id_ed25519.pub ）
是否設定密碼（可空白直接 Enter，不用密碼）

產生結果：

私鑰： ~/.ssh/id_ed25519 （請勿外洩）
公鑰： ~/.ssh/id_ed25519.pub （可以分享給伺服器）

把公鑰複製到目標機器:

自動方式（建議）
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_ed25519.pub username@server-ip
這會自動把公鑰存到目標機器的 ~/.ssh/authorized_keys 裡。
手動方式
- 登入目標機器（先用密碼登入）：
  ssh username@server-ip
- 建立 .ssh 目錄並設定權限：
  mkdir -p ~/.ssh
  chmod 700 ~/.ssh
- 在 authorized_keys 檔案中加入公鑰內容：
  echo "<public key>" | tee -a ~/.ssh/authorized_keys
  # or nano ~/.ssh/authorized_keys
  把 id_ed25519.pub 的內容貼進去，存檔。
- 設定正確權限：
  chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

每個使用者的公鑰存放在：

/home/<使用者名稱>/.ssh/authorized_keys

權限要求（很重要，否則 SSH 會拒絕）：

	chmod 700 ~/.ssh
	chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
	chown -R <使用者名稱>:<使用者名稱> ~/.ssh

# 安裝 tmux

sudo apt install tmux

# 安裝 htop

sudo apt install htop

# 安裝 tree

sudo apt install tree

# 安裝 CMake

在 C/C++ 開發中，管理專案的編譯流程是一個重要的課題。傳統的 Makefile 雖然能夠自動化編譯，但維護起來並不方便，特別是在跨平台開發時會遇到許多問題。

CMake 是跨平台的 C/C++ 專案編譯工具，它的主要用途是生成適合不同環境的 Makefile 或 IDE 專案檔案，並自動化編譯過程。

ubuntu

sudo apt update
sudo apt install cmake

conda

conda install -c conda-forge cmake ninja -y  # 安裝 CMake + Ninja

# 安裝 docker

curl -fsSL https://get.docker.com/ -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
sudo usermod -aG docker $USER

# 安裝 conda

![](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:4800/format:webp/0*G4QA2olHnFamlV3Z.png =500x)

Miniconda Docs

下載 miniconda shell script

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

執行 miniconda shell script 檔案
bash ~/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
- Please, press ENTER to continue
  Enter
- Do you accept the license terms?
  yes
- Miniconda3 will now be installed into this location:
  /home/hsingyu/miniconda3
  Enter
- Do you wish to update your shell profile to automatically initialize conda?
  This will activate conda on startup and change the command prompt when activated.
  If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
  run the following command when conda is activated:
  conda config --set auto_activate_base false
  You can undo this by running conda init --reverse $SHELL ? [yes|no]
  [no] >>> no
- Thank you for installing Miniconda3!

執行在當前 shell 臨時啟用 conda

sh=$(basename "$SHELL"); eval "$(/home/hsingyu/miniconda3/bin/conda shell.$sh hook)"
conda init

Anaconda Docs

curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2025.06-0-Linux-x86_64.sh

# 安裝 GPU Driver & CUDA + CuDNN

# GPU Driver

sudo apt update
sudo apt upgrade

sudo apt install ubuntu-drivers-common
sudo ubuntu-drivers devices

sudo apt install nvidia-driver-535
sudo reboot now

# CUDA

確認 GPU 可支援的 CUDA 版本
到 CUDA Toolkit Archive 找到所需的版本
根據設備環境點擊

執行它提供的腳本

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-2-local_12.2.0-535.54.03-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-2-local_12.2.0-535.54.03-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

重新開機
sudo reboot now

設定環境變數

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

# CuDNN

到 cuDNN Archive 找與 cuda 配對的版本
下載 tar 檔
將 tar 解壓縮 - 解壓縮指令參考

將解壓縮檔案內容覆蓋到 cuda 資料夾裡面

sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

檢查是否安裝成功

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR

# 安裝 NVIDIA Container Toolkit

NVIDIA Container Toolkit>

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update

export NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION=1.17.8-1
sudo apt-get install -y \
      nvidia-container-toolkit=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
      nvidia-container-toolkit-base=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
      libnvidia-container-tools=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION} \
      libnvidia-container1=${NVIDIA_CONTAINER_TOOLKIT_VERSION}

sudo systemctl restart docker

	echo "<public key>" \| tee -a ~/.ssh/authorized_keys
	# or nano ~/.ssh/authorized_keys