"该资源是一份关于在Ubuntu 18.04上安装GPU++、CUDA和CuDNN的指南，适用于需要在Linux环境中搭建深度学习平台的读者。同时，它也提到了全国计算机技术与软件专业资格（水平）考试中的电子商务设计师教程，该教程覆盖了电子商务的基础知识和技术应用，包括系统分析、设计和项目管理等内容，适合作为备考教材或相关专业人员的参考书。"
在Ubuntu 18.04上安装GPU++、CUDA和CuDNN是一项关键任务，对于利用GPU加速深度学习和高性能计算的开发者来说至关重要。以下是对这一过程的详细说明：
首先，确保你的系统硬件支持NVIDIA GPU，并且已安装最新的NVIDIA驱动。你可以通过访问NVIDIA官方网站获取适合Ubuntu 18.04的驱动并按照指示安装。
接着，安装CUDA toolkit。CUDA提供了在GPU上运行计算密集型任务的库和开发工具。在Ubuntu 18.04上，可以通过添加NVIDIA的官方apt仓库并安装相应的CUDA包来完成。执行以下命令：
1. 添加CUDA仓库密钥：
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
```
2. 更新apt源并安装CUDA：
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
```
然后，安装CuDNN，这是一个针对深度神经网络的库，加速了CUDA环境下的计算。你需要在NVIDIA开发者网站上注册并下载CuDNN的deb包，然后安装：
1. 将下载的CuDNN deb包解压，并安装头文件、库和可执行文件：
```bash
sudo dpkg -i libcudnn<version>_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn<version>-dev_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn<version>-doc_amd64.deb
```
替换 `<version>` 为实际下载的CuDNN版本号。
最后，配置环境变量，确保系统能找到CUDA和CuDNN的库：
```bash
echo "export CUDA_HOME=/usr/local/cuda" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
完成上述步骤后，你将拥有一个完整的CUDA和CuDNN开发环境，可以开始编写和运行GPU加速的代码了。
与此同时，提供的电子商务设计师教程涵盖了电子商务系统的基础知识和分析设计应用技术。这包括计算机、网络与通信、编程语言、经济法、支付系统、网络安全、网络营销以及现代物流等方面的内容。对于准备全国计算机技术与软件专业资格（水平）考试的考生，以及相关领域的专业人士，这本书提供了一个全面的学习框架，讲解了电子商务项目规划、系统分析、设计、测试、维护以及项目管理的方法。
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