1.在Ubuntu 22上编译安装R语言环境

在Ubuntu 22上编译安装R语言环境

       在Ubuntu 版本上，源码安装和配置R语言环境是安装一项细致的工作，本文将逐步指导你完成R-4.4.0的源码编译安装，以及RStudio Server和Shiny Server的安装部署。由于默认apt包管理器提供的源码R版本较低，我们首先需要检查和安装必要的安装奇迹移动源码编译工具，如gcc 和fortran编译器。源码

       在编译R-4.4.0之前，安装确保libicu和libiconv两个库需要从源码编译安装，源码因为Ubuntu 的安装libicu .1版本不足。安装过程中，源码我们还需要配置虚拟屏幕xvfb和xvnc服务，安装以便在编译时支持图形界面。源码中期波段源码你需要创建rc.local服务，安装设置DISPLAY环境变量，源码同时配置xvfb开机启动。

       下载R-4.4.0源码后，设置LD_LIBRARY_PATH指向从源码编译的库，并配置DISPLAY，gunicorn源码arb开始编译。编译过程会生成config.log，用于检查配置是否正常。安装完成后，确认R版本的功能正确，如X、股市本质源码ICU和iconv支持。

       此外，还需要更新系统环境，为R软件包指定C++和C++的编译器，并为R进程设置X window屏幕。RStudio Server和Shiny Server的内江ios源码安装和配置分别涉及用户组设置、服务器端口、图形选项和自启动服务。RStudio Server的用户登录和权限管理也很重要。

       安装Shiny Server时，要确保R包的正确路径，允许用户自行发布应用程序。在Ubuntu 上添加中文支持是必不可少的，包括安装中文字库、字体和配置R语言环境以支持中文。

       最后，我们探讨了R语言的深度学习环境，包括使用Tensorflow+Keras调用Python后端和原生R torch。这包括了软件包安装、Python路径设置、GPU环境的配置，以及在RStudio中运行Python和R torch示例，展示了如何在GPU上优化性能。

       总的来说，这篇文章详细介绍了在Ubuntu 环境中定制安装R语言环境，包括R、RStudio Server、Shiny Server的配置，以及深度学习环境的搭建，为用户提供了一个完整且实用的指南。