Ubuntu24.04初始化教程(包含基础优化、ros2)

将会不断更新。但是所有都是基础且必要的操作。

• 为重装系统之后的环境配置提供便捷信息来源。
• 记录一些错误的解决方案。

构建系统

参照经典教程
Windows11 安装 Ubuntu 避坑指南
Windows 和 Ubuntu 双系统的安装和卸载
一些值得注意的点
如果是GPT的磁盘（我使用这个）
同时使用双硬盘的笔记本

那么在Ubuntu24.04中，无需要创建一个efi分区。
当创建根挂载点之后，将自动生成一个fat32格式的引导分区。

推荐使用最简配置

其他的正常操作即可。非常简单。

建立系统备份

Timeshift: 系统快照和备份工具

Timeshift 是一款用于 Linux 的强大工具，它可以创建系统快照并在需要时还原系统到指定的时间点，非常适合在进行高风险操作（如删除关键系统组件、更新系统等）之前使用。

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安装 Timeshift

sudo nala update
sudo nala install timeshift

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使用 Timeshift 创建快照

1. 启动 Timeshift：

   • 使用图形界面：

     sudo timeshift-gtk
     

   • 使用终端界面：

     sudo timeshift
     

2. 选择快照类型：

   • RSYNC（推荐）：适用于大多数场景，它使用文件同步的方式创建快照。
   • BTRFS：适用于 Btrfs 文件系统。

3. 选择快照存储位置：

   • 选择存储快照的磁盘分区（建议使用外部磁盘或与系统分区不同的磁盘分区）。

4. 创建快照：

   • 单击 “Create” 按钮即可开始创建快照。

   • 或者在终端中运行：

     sudo timeshift --create --comments "Before removing Snap"
     

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还原快照

如果删除关键组件后系统出现问题，可以通过以下步骤还原快照：

1. 启动 Timeshift：

   • 图形界面：

     sudo timeshift-gtk
     

   • 终端：

     sudo timeshift --restore
     

2. 选择要还原的快照。

3. 按照提示操作，完成系统还原。

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自动创建快照

为了避免忘记创建快照，您可以设置 Timeshift 自动创建快照：

1. 启动 Timeshift。
2. 转到 Settings > Schedule，启用定时快照。
3. 根据需求选择创建快照的频率（如每天、每周等）。

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最基本配置

1. 首先更新apt

sudo apt update

2. 然后同步时间

sudo apt install ntpdate
sudo apt install util-linux
sudo apt install util-linux-extra
sudo ntpdate time.windows.com
sudo timedatectl set-local-rtc 1
# 不要使用下面这个，在当前版本不支持
# sudo hwclock --localtime --systohc

3. 然后换源
   你可以手动操作，但是错误率高。
   这里我是用fishros的脚本

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

注意
我不再认为fishros一键换源很好用，有可能会引发一些依赖问题，并且可能速度很慢。
我推荐手动换源。

在软件更新中，选择Ubuntu的官方源是一个很好的选择，然后进入source.d中修改相关源文件

换源

1. Ubuntu24.04的源地址配置文件发生改变，不再使用以前的sources.list文件，升级24.04之后，而是使用如下文件

   /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources
   

2. 备份源配置文件

   sudo cp /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources  /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources.bak
   

3. 编辑源配置文件

   sudo vim /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources
   

4. 覆盖掉系统源（我在软件更新中使用阿里云源，只不过是多了suites而已）

   Types: deb
   URIs: http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/
   Suites: noble noble-security noble-updates noble-proposed noble-backports
   Components: main restricted universe multiverse
   Signed-By: /usr/share/keyrings/ubuntu-archive-keyring.gpg                                                
   

5. 然后将另一个官方系统源注释掉.
6. 使用以下命令更新，apt-get切记

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade
   

还有别的系统源，可以参考

• Ubuntu24.04换源方法（新版源更换方式，包含Arm64）
• Ubuntu 24 换国内源及原理 （阿里源）

软件配置

打开新世界大门

无

谷歌浏览器

先安装这个，因为后面要删除所有snap应用
去官网下载，我使用的是谷歌。

星火应用商城

在这里下载国产应用很好用，我的微信，qq音乐和邮箱就是在这里下载的

更换输入法

我的文章

• 在Ubuntu22.04上安装rime中文输入法的基本教程
• 安装Fcitx5输入框架和输入法自动部署脚本(来自Mark24)-Ubuntu通用

第一篇已经接近废弃。

安装vscode

安装官网下载
同时向你推荐我的配置：

• vscode基本配置-基于clang-format
• vscode的c/c++ 环境配置(包含clang-format配置)
• vscode插件推荐

记得，使用clang-format之前先

sudo apt install clang-format

相关教程，在上述链接中，都包含。

完全删除snap

删除

注意顺序似乎socket要先被禁用才能禁用service

• 禁用开机启动

sudo systemctl disable snapd.socket
sudo systemctl disable snapd.service
sudo systemctl disable snapd.seeded.service

删除软件

1. 检查应用

   snap list
   

2. 逐一移除 Snap 应用（先商店再软件）：

   sudo snap remove snap-store
   sudo snap remove firefox
   sudo snap remove gnome-42-2204 
   sudo snap remove core20
   sudo snap remove bare
   

   如果仍然看到类似于 /usr/lib/snapd/snapd 的进程，使用以下命令终止它：

   sudo killall snapd
   

3. 移除 Snap 相关服务和残留：

   sudo apt purge snapd
   sudo rm -rf /snap /var/snap /var/lib/snapd ~/snap
   

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彻底删除

1. 删除残留文件：

   sudo rm -rf /snap
   sudo rm -rf /var/snap
   sudo rm -rf /var/lib/snapd
   sudo rm -rf ~/snap
   

2. 验证 Snap 是否已彻底移除：

   which snap
   

   如果无输出，说明 Snap 已完全卸载。

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禁止重新安装Snap

我们可以利用APT可配置禁用安装哪些依赖的特性，来实现禁止重新自动安装Snap服务
创建一个配置文件

sudo vim /etc/apt/preferences.d/nosnap.pref

输入如下内容

Package: snapd
Pin: release a=*
Pin-Priority: -10

如果出现了任何问题,重装snap

1. 重新安装 Snap 包管理器：

   sudo apt update
   sudo apt install snapd
   

2. 启用 Snap 服务：

   sudo systemctl enable --now snapd.socket
   

3. 检查 Snap 是否正常工作：

   snap version
   

安装 Nala

1. 在 Ubuntu 或基于 Debian 的系统中安装

1. 添加 Nala 的 PPA：

   sudo add-apt-repository ppa:volian/nala
   sudo apt update
   

2. 安装 Nala：

   sudo apt install nala
   

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使用 Nala

1. 基本命令

与 apt 类似，Nala 提供了以下常用命令：

• 更新软件包索引：

  sudo nala update
  

• 安装软件包：

  sudo nala install <package_name>
  

• 升级系统：

  sudo nala upgrade
  

• 删除软件包：

  sudo nala remove <package_name>
  

2. 查看历史记录

Nala 提供了查看包管理历史记录的功能：

sudo nala history

3. 修复损坏的依赖

如果系统中有依赖问题，可以使用 Nala 修复：

sudo nala fix

Fastfetch: 系统信息显示工具

用于显示系统信息.

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安装 Fastfetch

Ubuntu/Debian 系统

sudo apt update
sudo apt install fastfetch

从源码安装

如果在官方仓库中没有找到 Fastfetch，可以通过源码安装：

1. 克隆 GitHub 仓库：

   git clone https://github.com/SnowflakeMC/fastfetch.git
   

2. 进入仓库目录：

   cd fastfetch
   

3. 安装：

   sudo make install
   

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使用 Fastfetch

• 显示系统信息：

  fastfetch
  

• 常用选项：

  • 禁用 ASCII 图形（仅显示文字信息）：

    fastfetch --no-ascii
    

  • 自定义配置信息（指定配置文件）：

    fastfetch --config /path/to/config.conf
    

• 修改配置： Fastfetch 的配置文件通常位于 ~/.config/fastfetch/config.conf。你可以编辑它来定制输出的内容，比如隐藏某些信息或调整颜色主题。

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Conda: Miniconda

我之后都将使用Anaconda，但是操作基本相同
去官网下载地址:

• Anaconda Installers

步骤：

1. 下载 Miniconda 安装脚本：

   打开终端并运行以下命令来下载适用于 Linux 的 Miniconda 安装脚本：

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

2. 为脚本添加执行权限：

   给下载的脚本添加执行权限：

   chmod +x miniconda.sh
   

3. 运行安装脚本：

   运行 Miniconda 安装脚本并按提示完成安装：

   ./miniconda.sh
   

   安装过程中，默认的安装路径通常是 ~/miniconda3，你可以根据需要选择更改。安装完成后，按提示让脚本添加 Conda 到你的 shell 配置文件中。

4. 初始化 Conda：

   安装完成后，运行以下命令来初始化 Conda，使其在终端启动时自动加载：

   source ~/miniconda3/bin/activate
   conda init
   

   这将修改你的 shell 配置文件，使 Conda 在每次打开终端时自动激活。

5. 关闭并重新打开终端：

   完成安装并初始化后，重新打开终端。你应该会看到 Conda 的提示符，如 (base)，表示 Conda 环境已经激活。

6. 检查安装是否成功：

   输入以下命令检查 Conda 是否安装成功：

   conda --version
   

7. 获取conda基本信息

   conda info --envs
   

   envs是虚拟环境名称。如果是base就不需要写这个参数

8. 确保base环境的python版本与系统的相同,不同就设置

   conda install python=3.12.3
   

   在jupyter中如果不相同，会找不到rclpy。

添加conda镜像源

# 查看当前配置的镜像源
conda config --show channels 
# 恢复默认配置
conda config --remove-key channels

有时候找不到，或者下载慢，是因为官方源出问题了。
阿里源已经挂了

code /home/dw/miniconda3/.condarc

创建一个配置文件，在里面填入（清华源）

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

配置环境和安装包

# 创建一个新的环境
conda create --name myenv python= xxx# 激活环境
conda activate myenv# 安装 TensorFlow
conda install tensorflow

这样，你就可以在独立的环境中运行不同版本的包，避免不同项目之间的冲突。

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基础优化终端

安装kitty

步骤 1: 安装 Kitty 终端

sudo nala update
sudo nala install kitty

步骤 2: 设置 Kitty 为默认终端

你可以通过 update-alternatives 将 Kitty 设置为默认终端。这样当你打开终端时，默认会启动 Kitty。

sudo update-alternatives --config x-terminal-emulator

• 在弹出的选择菜单中选择 Kitty（通常会显示 Kitty 的路径，例如 /usr/bin/kitty）。
• 按照提示输入对应的数字，按回车

Kitty 基本配置

https://github.com/kovidgoyal/kitty-themes

官网中有足够清晰的教程.

1.1 创建配置文件

首先确保你有一个 kitty.conf 配置文件，通常位于 ~/.config/kitty/kitty.conf。如果没有，先创建它：

mkdir -p ~/.config/kitty
touch ~/.config/kitty/kitty.conf

1.2 编辑配置文件

打开 kitty.conf 配置文件：

nano ~/.config/kitty/kitty.conf

1.3 基本设置

我的基本设置，主要依赖官方样式

# 1. 字体设置
font_family FiraCode  # 设置字体为 FiraCode（支持连字的字体）
font_size 14.0        # 设置字体大小为 14# 3. 启用字体连字（需要支持连字的字体，如 FiraCode）
enable_ligatures yes# 5. 透明背景
background_opacity 0.85  # 设置背景透明度（0 为全透明，1 为不透明）# 6. 设置窗口边距
window_padding 10      # 设置窗口内边距（单位：像素）# 7. 启用软换行（文本自动换行）
soft_wrap 1            # 开启软换行

2.2 使用第三方主题

你可以从 kitty-themes GitHub 下载更多的主题，然后在 kitty.conf 中引入。

在kitty终端中输入

kitty +kitten themes

删除

如果遇到任何问题,删除所有的文件.

1. 用包管理器下载

如果通过 nala 安装的，可以使用以下命令：

sudo nala remove --purge kitty
sudo nala autoremove

如果你是使用apt(当然nala remove之后就无须使用apt remove了),或者conda,使用它们相关的卸载方式

2. 如果是从源代码编译安装

1. 进入 kitty 源代码目录（即你当初克隆或下载源码的文件夹）。

2. 执行 make uninstall 命令，前提是安装时有安装卸载规则。

   sudo make uninstall
   

3. 删除安装目录（通常是 /usr/local/bin 或 /opt）。

   你可以手动删除 kitty 的二进制文件和配置文件。例如，假设你将 kitty 安装到了 /opt/kitty：

   sudo rm -rf /opt/kitty
   sudo rm /usr/local/bin/kitty
   sudo rm /usr/local/bin/kitty_config
   

   确保删除相关的二进制文件、配置文件以及任何安装时创建的目录。

3. 删除配置文件和缓存

删除它的配置文件和缓存，这样就可以完全清除所有相关的文件。

rm -rf ~/.config/kitty
rm -rf ~/.local/share/kitty
rm -rf ~/.cache/kitty

4. 检查是否删除干净

检查是否还存在 kitty 的安装痕迹：

which kitty

如果终端返回空结果，则表示 kitty 已成功卸载。如果仍然显示路径，可以手动删除相应的文件。

安装starship

starship的安装参照官网即可

• starship

不要在kitty中安装
去终端中安装!!!

base环境没出来

在阅读了官方的配置文档之后。

我们只需要添加这个指令进去就好了

code ~/.config/starship.toml

(可选)安装NVIDIA驱动

原本的开源驱动以及足够使用，但是为了追求效益，我决定安装官方驱动。
教程请见：

• ubuntu 24.04 安装 Nvidia 显卡驱动 + CUDA + cuDNN，配置 AI 深度学习训练环境，简单易懂，一看就会！

删除NVIDIA驱动及其相关文件(如果发生了问题)

还有其他方案比如说:

NVIDIA显卡的Ubuntu驱动程序安装方法

：通过 GRUB 菜单进入恢复模式

1. 重启系统：

   • 在系统启动时，按住 Shift 键，直到出现 GRUB 菜单。
   • 如果您使用的是 UEFI 启动，请尝试按 Esc 键。

2. 选择恢复模式：

   • 在 GRUB 菜单中，选择您的内核版本带有 Recovery Mode 的选项。

3. 进入根终端：

   • 在恢复模式菜单中，选择 root 进入根终端。

4. 停止图形界面：

   • 如果图形界面服务仍在运行，可以使用以下命令停止：

     sudo systemctl stop gdm       # GNOME
     sudo systemctl stop sddm      # KDE
     sudo systemctl stop lightdm   # LightDM
     

5. 卸载 NVIDIA 模块：

   sudo rmmod nvidia_drm nvidia_modeset nvidia
   

步骤 ：确保卸载干净

1. 确保 NVIDIA 驱动已完全卸载：

   sudo apt-get purge '^nvidia-.*'
   

2. 移除残留的 NVIDIA 配置文件和内核模块： 这些文件可能会在卸载过程中留下，需要手动清理：

   sudo rm -rf /lib/modules/$(uname -r)/kernel/drivers/video/nvidia*
   sudo rm -rf /etc/X11/xorg.conf.d/10-nvidia.conf
   sudo rm -rf /etc/modprobe.d/nvidia.conf
   sudo rm -rf /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf
   

3. 更新 initramfs： 确保内核模块的更改被加载：

   sudo update-initramfs -u
   

4. 重启计算机： 在清理完后，最好重启一次：

   sudo reboot
   

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6. 卸载后重新安装驱动（可选）

卸载模块后，可以重新安装兼容的 NVIDIA 驱动：

• 使用 NVIDIA .run 文件重新安装：

  sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-560.31.02.run
  

• 或使用 Ubuntu 驱动管理工具：(在软件更新器的图形化界面中也可以)

  sudo ubuntu-drivers autoinstall
  sudo reboot
  

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验证驱动安装

安装完成并重启后，您可以通过以下命令验证 NVIDIA 驱动是否正确安装：

1. 检查 NVIDIA 驱动：

   nvidia-smi
   

   如果成功，应该看到类似以下内容，显示当前驱动和显卡信息：

   +-----------------------------------------------------------------------------+
   | NVIDIA-SMI 460.80    Driver Version: 460.80    CUDA Version: 11.2           |
   |-------------------------------+----------------------+----------------------+
   

2. 检查 NVIDIA 内核模块：

   lsmod | grep nvidia
   

   应该能看到 nvidia, nvidia_modeset, nvidia_drm 等模块。

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(可选)安装ros2-jazzy

教程请见:

• ubuntu24.04安装jazzy版ros2的前置操作（防报错）
  这个教程并不完全正确。
  似乎是安装版本上有些错误，但我不确定。

以下是参考，无须参考换源.
有问题去对应配置文件里面删除即可。

• 主要是Ubuntu 24.04 安装 ROS2 Jazzy

安装jupyter

注意python版本的系统和conda虚拟环境的差别！！

如何检查？
在jpynb中执行，看看它是不是调用了conda环境还是系统环境！！

import sys
print(sys.executable)

为了防止出错
使用 Conda 安装 Jupyter：
如果 Jupyter 安装在 conda 环境中，最好通过 conda 安装 Jupyter，而不是使用 pip，以确保所有依赖都能正确处理：

conda install jupyter

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新的正确操作
新建一个虚拟环境而非base，减少出错可能性.
注意版本一定要和系统python一样！！！！！
如果不一样，可能依赖会冲突！！！！

conda create -n ros2 python=3.12.3

然后进行jupyter的安装，
值得注意的是，使用conda安装有可能出现依赖过旧的问题。。
有两个可能:

1. ros2-jazzy需要的依赖高于conda-forge中存在的依赖（一个c++依赖）
   如（系统的 libstdc++ 库版本过低，缺少 GLIBCXX_3.4.30）
2. python版本不统一
   ros2安装在系统，在虚拟环境中使用ros2最好保证python版本相同

• ROS2用jupyter时在import rclpy时的报错
• 修复: GLIBCXX_3.4.30‘ not found

---

Jupyter nbextensions 一个拓展

如何安装和使用 Jupyter nbextensions

1. 安装 jupyter_contrib_nbextensions

要使用 Jupyter nbextensions，首先需要安装 jupyter_contrib_nbextensions 包，它包含了多个扩展和配置工具。

# 在 conda 环境中运行以下命令
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

2. 安装和启用扩展

jupyter contrib nbextension install --user

这会把扩展文件放到你的 Jupyter 配置目录中。

jupyter notebook

• jupyter notebook 进阶使用：nbextensions

其他小的支持下载

conda install numpy
transforms3d