"这篇教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上进行离线安装NVIDIA 1060显卡驱动、CUDA 9.0、CUDNN 7.0，以及相关的深度学习环境，包括anaconda、TensorFlow-GPU、PyCharm、OpenCV-Python、opencv-contrib-python、PyTorch、CLion和Qt5。"
在离线安装过程中，首先需要对Ubuntu 16.04系统进行格式化和重新安装。可以参考提供的链接或博客，通过下载Ubuntu 16.04.5的ISO镜像，并使用EasyBCD软件创建一个启动菜单，以便于通过ISO文件启动安装过程。在安装前，需要在终端中执行命令`sudo umount -l /isodevice`来卸载挂载的ISO，确保安装的顺利进行。
安装Ubuntu后，需要安装NVIDIA 1060的驱动。通常，这可以通过访问NVIDIA官方网站下载对应版本的驱动，然后在Ubuntu的终端中运行安装脚本来完成。安装驱动后，系统可能需要重启以应用更改。
接着，是安装CUDA 9.0。CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的开发工具包。可以从NVIDIA官网下载CUDA的.run文件，然后在非图形界面的终端模式下，使用`sudo sh cuda_<version>.run --no-opengl-libs --override`命令来离线安装。这个命令跳过了对OpenGL库的依赖，因为不是所有用户都需要这些库。
CUDNN是CUDA的加速库，用于深度学习。同样，需要从NVIDIA网站下载CUDNN的压缩包，解压后将头文件复制到CUDA的include目录，库文件复制到lib64目录，并更新系统的动态链接库配置。
接下来，安装anaconda，这是一个Python的科学计算环境管理器。可以下载anaconda的Linux版本，然后在终端中运行安装脚本。安装完成后，通过conda可以方便地创建和管理不同的Python环境，包括安装TensorFlow-GPU。
对于TensorFlow-GPU，使用conda命令创建一个新的环境，比如`conda create -n tf_gpu tensorflow-gpu`，然后激活该环境`source activate tf_gpu`。确保在环境中安装与CUDA和CUDNN版本兼容的TensorFlow。
PyCharm是一个流行的Python IDE，可以在其官网上下载适用于Ubuntu的DEB包，然后使用`sudo dpkg -i <package_name>.deb`命令安装。同样，OpenCV-Python和opencv-contrib-python可以通过pip在anaconda环境中安装，命令如`pip install opencv-python opencv-contrib-python`。
PyTorch的离线安装涉及下载.whl文件，根据系统架构和Python版本选择合适的版本，然后用pip安装。CLion是JetBrains的一款C/C++ IDE，可以通过官方网站下载Linux版本，按照指南进行安装。Qt5是跨平台的GUI应用程序开发框架，可以使用Ubuntu的包管理器`apt-get`安装，或者从Qt官方网站下载离线安装包。
总结来说，这个教程涵盖了从系统安装到深度学习环境搭建的全过程，包括驱动、库、开发环境和IDE的离线安装步骤，为在Ubuntu 16.04上建立一个完整的深度学习工作平台提供了详细指导。
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