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Linux下离线安装Oracle的所有依赖包

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简介：
本文介绍了在Linux环境下离线安装Oracle数据库所需的各种依赖包的方法和步骤，帮助用户顺利完成Oracle数据库的安装。 内置安装教程！亲测在CentOS 6下所有依赖包全部包含！

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  • Linux下离线安装Oracle的所有依赖包
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    本文介绍了在Linux环境下离线安装Oracle数据库所需的各种依赖包的方法和步骤，帮助用户顺利完成Oracle数据库的安装。 内置安装教程！亲测在CentOS 6下所有依赖包全部包含！
     
  • Linux下安装Oracle 11g所需依赖包
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    本教程详细介绍在Linux环境下安装Oracle 11g之前需要准备的各种依赖包及其安装步骤，帮助用户顺利完成数据库环境搭建。 在CentOS系统下安装Oracle所需的依赖包如下：compat-libstdc++-33-3.2.3-61.i386.rpm、compat-libstdc++-33-3.2.3-69.el6.x86_64.rpm、glibc-2.12-1.132.el6.i686.rpm、libaio-0.3.105-2.i386.rpm、libaio-devel-0.3.105-2.i386.rpm、libgcc-3.4.6-11.i386.rpm、libstdc++-3.4.6-8.i386.rpm、pdksh-5.2.14-30.x86_64.rpm、unixODBC-2.2.11-7.1.i386.rpm以及unixODBC-devel-2.2.11-7.1.i386.rpm。这些包的安装能够为后续Oracle数据库的部署提供便利条件。
     
  • Linux下安装Oracle所需的依赖包.zip
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    本资源为Linux环境下安装Oracle数据库所需的所有基础库和软件集合，包含详细安装步骤说明文档。适合初学者快速搭建开发测试环境使用。 在Linux系统上安装Oracle 11g所需的依赖包包括：libaio-devel-0.3.106-3.2.i386.rpm、libaio-devel-0.3.106-3.2.x86_64.rpm、unixODBC-2.2.11-7.1.i386.rpm、unixODBC-2.2.11-7.1.x86_64.rpm、unixODBC-devel-2.2.11-7.1.i386.rpm、unixODBC-devel-2.2.11-7.1.x86_64.rpm以及sysstat-7.0.2-13.el5.x86_64.rpm。
     
  • TensorBoard离线安装所需的所有依赖包！
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    本项目提供在无网络环境下安装TensorBoard所需的全部依赖库，旨在帮助开发者顺利完成TensorBoard的本地部署与使用。 Tensorboard是TensorFlow框架的重要组成部分，它提供了一个可视化的界面用于展示和监控机器学习模型的训练过程，如损失函数的变化、精度提升、梯度信息等。在离线环境中安装Tensorboard通常是因为网络受限或者为了提高安装效率。以下是离线安装Tensorboard及其依赖包的详细步骤： 你需要确保已经安装了TensorFlow，因为Tensorboard是作为其插件运行的。在Python环境中，可以使用以下命令进行安装： ```bash pip install tensorflow ``` 如果你的环境限制了网络访问，你可以通过以下方式获取Tensorboard及其依赖包的离线版本： 1. 下载Tensorboard的.whl文件：你可以在PyPI（Python Package Index）或者其他可信源找到对应Python版本和系统架构的Tensorboard离线包。 2. 获取所有依赖包：根据标题和描述，你应该已经有一个包含所有依赖库的压缩文件。解压这个文件后，里面应该包含了Tensorboard需要的各种.whl文件。这些可能包括numpy、protobuf、werkzeug等。 安装过程如下： 1. 将下载的Tensorboard `.whl` 文件及其依赖包复制到同一目录下。 2. 进入该目录，并使用以下命令逐个安装这些离线包： ```bash pip install --no-index --find-links=. tensorflow_tensorboard-版本号-py3-none-any.whl pip install --no-index --find-links=. numpy-版本号-cp3x-cp3x-manylinux1_x86_64.whl pip install --no-index --find-links=. protobuf-版本号-cp3x-cp3x-manylinux1_x86_64.whl pip install --no-index --find-links=. werkzeug-版本号-py3-none-any.whl ``` 请将以上命令中的“版本号”替换为实际的版本编号，确保与你的Tensorflow版本兼容。 离线安装完成后，你可以在Python环境中导入并启动Tensorboard服务： ```python import tensorboard as tb tb.notebook.start(--logdir pathtoyourlogs) ``` `pathtoyourlogs` 应替换为你存储TensorFlow日志文件的路径。然后，你可以通过浏览器访问 `http://localhost:6006` 查看Tensorboard界面。 需要注意的是，离线安装可能会错过一些更新和安全修复，在可能的情况下建议使用在线方式来保持软件最新状态。此外，请确保你的Python环境干净无冲突版本问题，特别是在多项目环境中。
     
  • GCC离线安装（含所有依赖包）
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    本教程详细介绍如何在无网络环境下安装GCC及其所需的所有依赖包，确保软件开发环境的搭建顺利完成。 支持在Linux环境下离线安装GCC运行环境；当需要安装RabbitMQ或Nginx时，通常会用到GCC环境，此时需准备各种依赖包并加以整理形成文档以供他人参考使用。请按照以下步骤操作：1.将文件解压至指定目录 2.进入该目录执行命令 rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force 完成安装 3.安装完成后，请通过 gcc -v 命令验证GCC环境是否正确配置。
     
  • Linux下离线安装Docker依赖包
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    本教程详细介绍在Linux环境下如何离线安装Docker所需的所有依赖包，适用于网络受限或安全要求高的场景。 在Linux系统上进行离线安装Docker及其依赖包时，请按照以下步骤操作：首先安装`device-mapper-libs-1.02.117-12.el6.i686.rpm`和`device-mapper-libs-1.02.117-12.el6.x86_64.rpm`，然后依次安装`docker-io-1.7.1-2.el6.x86_64.rpm`, `epel-release-6-8.noarch.rpm`, `lua-alt-getopt-0.7.0-1.el6.noarch.rpm`, `lua-filesystem-1.4.2-1.el6.x86_64.rpm`, `lua-lxc-1.0.11-1.el6.x86_64.rpm`, `lxc-1.0.11-1.el6.x86_64.rpm`和最后安装`lxc-libs-1.0.11-1.el6.x86_64.rpm`。这些步骤确保了Docker及其相关组件在没有网络连接的环境下能够正确配置与运行。
     
  • Linux下离线安装gcc所需的全部依赖包
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    本文介绍了在Linux系统中离线环境下如何安装GCC及其所有必需的依赖包的方法和步骤。 在离线环境中安装Linux gcc所需的所有依赖项，请按照以下顺序进行操作（已在CentOS 6.5上验证过）： 1. 安装 ppl-0.10.2-11.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh ppl-0.10.2-11.el6.x86_64.rpm ``` 2. 安装 cloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh cloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpm ``` 3. 安装 mpfr-2.4.1-6.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh mpfr-2.4.1-6.el6.x86_64.rpm ``` 4. 安装 cpp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh cpp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm ``` 5. 安装 kernel-headers-2.6.32-431.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh kernel-headers-2.6.32-431.el6.x86_64.rpm ``` 6. 安装 glibc-headers-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh glibc-headers-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm ``` 7. 安装 glibc-devel-2.12-1.132.el6.x86_7.rpm： ``` rpm -ivh glibc-devel-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm ``` 8. 安装 libgomp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh libgomp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm ``` 9. 安装 gcc-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh gcc-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm ``` 10. 安装 libstdc++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh libstdc++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm ``` 11. 安装 libstdc++-devel-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh libstdc++-devel-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm ``` 12. 安装 gcc-c++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm： ``` rpm -ivh gcc-c++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm ``` 请注意，安装上述依赖项时需要确保每个rpm包的正确顺序，并且在执行命令前确认所有必要的文件都已准备好。
     
  • TensorFlow 2.6 离线安装所需的所有依赖包
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    本页面提供了关于如何为TensorFlow 2.6进行离线环境搭建的详细步骤与所有必要依赖包的信息。 TensorFlow2.0以后的版本有了显著的进步，非常值得学习使用。但是TensorFlow的离线安装过程较为复杂，因为需要大量的依赖包。为了方便大家，这个压缩文件包含了64位Windows下Python3.8对应的TensorFlow2.6所需的所有whl文件，可以实现离线安装，并且按照顺序pip install即可完成安装。
     
  • Linux下离线安装Python所需依赖包及安装指南
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    本指南详细介绍了在Linux环境下如何离线安装Python及其所需的依赖包，涵盖准备工作、下载必要文件、配置与安装步骤等内容。适合需要在无网络环境中部署Python开发环境的技术人员参考使用。 1. 安装Python 3.6.8 - 新建Python目录。 - 切换到Python目录：`cd /usr/local/python` 2. 下载并安装依赖包： - `zlib-devel`: 执行命令 `rpm -ivh zlib-devel-1.2.7-17.el7.x86_64.rpm` 3. 安装其他必需的开发库： - `bzip2-devel`: 使用命令`rpm -ivh bzip2-devel-1.0.6-13.el7.x86_64.rpm` 4. 获取并安装额外软件源： - `epel-release`: 运行命令 `rpm -ivh epel-release-7-11.noarch.rpm` 5. 安装ncurses库的开发文件: - 使用`ncurses-devel`: 命令为 `rpm -ivh ncurses-devel-5.9-13.20130511.el7.x86_64.rpm` 6. 最后，安装GCC（GNU Compiler Collection）以确保编译环境完备。
     
  • 在Linux环境下离线安装Sphinx 1.8.3及Python 3.6.8所需的所有依赖包
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    本教程详细介绍在Linux系统中离线环境下，安装Sphinx 1.8.3和Python 3.6.8所必需的全部依赖项的过程与方法。 在Linux环境下离线部署Python 3.6.8及Sphinx 1.8.3的步骤可以参考以下方法： 首先确保你的系统已经安装了必要的依赖项如`gcc`, `make`, `libffi-dev`等，这些可以通过运行如下命令来完成： ``` sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev \ libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev \ libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev ssl-cert ca-certificates ``` 然后下载Python 3.6.8的源码包，可以从Python官方网站获取。在离线环境中部署时需要提前将所需文件准备好。 解压后进入目录执行如下命令： ``` ./configure --enable-optimizations make -j $(nproc) sudo make altinstall ``` 安装完成后验证是否成功通过运行`python3.6 -V`来检查版本号，确保为Python 3.6.8。 对于Sphinx的离线部署，请先下载sphinx-1.8.3.tar.gz文件。解压后进入目录并执行： ``` sudo python3.6 setup.py install ``` 同样地，在安装完成后可以通过`pip show sphinx`来确认版本是否正确，确保为1.8.3。 以上步骤能够帮助你在Linux环境下完成Python 3.6.8和Sphinx 1.8.3的离线部署。