ubuntu 安装 rstudio ubuntu镜像安装
R、RStudio和Rtools安装教程
踏上R语言探索之旅：R、RStudio及Rtools的轻松安装指南
Windows安装篇
首先，为了踏上R的奇妙世界，我们需要在Windows上设置好基础环境。从CRAN官网下载R的最新稳定版，如R 4.1.3，下载链接如下：
<a href="">R-4.1.3-win.exe</a>
安装时，选择默认路径，确保安装64位版本，如图所示：<img src="path_to_image_1.png"/>你还可以创建一个R的桌面快捷方式，方便日常使用：<img src="path_to_image_2.png"/>
RStudio伙伴
接下来，RStudio是R编程的友好伙伴，下载桌面版，选择免费版本：<img src="path_to_image_3.png"/><img src="path_to_image_4.png"/>下载链接：<img src="path_to_image_5.png"/>简单安装即可启动：<img src="path_to_image_6.png"/>
Rtools的Windows配置
为R开发环境添加更多功能，Rtools是必不可少的。从CRAN找到对应R版本的Rtools，然后在RStudio中运行以下命令进行配置：<img src="path_to_image_7.png"/>
Linux（Ubuntu Docker）环境
如果你选择在Ubuntu Docker中工作，安装流程略有不同。首先更新包列表：<code>sudo apt-get update</code>，接着安装基础工具：<code>sudo apt-get install sudo software-properties-common dirmngr</code>。然后，为R添加官方仓库：<code>sudo add-apt-repository"deb [arch=amd64] $(lsb_release-cs)">
选择R 4.2.2（2022-11-10）并安装：<strong>R version 4.2.2(Innocent and Trusting)license()，查看贡献者名单用<code>contributors()，探索帮助文档则通过<code>demo()、<code>help()或<code>help.start()。退出R环境，只需简单输入<code>q()。在安装过程中，可能会遇到一些常见问题，但别担心，我们将在遇到问题时提供解决方案。
linux系统能安装rstudio么
是的，可以在Linux系统上安装RStudio。 RStudio是一款开源的数据科学和统计分析工具，可以与R语言配合使用。
安装RStudio的方法有很多，可以根据你的Linux发行版来选择合适的方法。
使用包管理器安装。在Debian或Ubuntu上可以使用apt-get，在Fedora上可以使用yum等。
sudo apt-get install r-base r-base-dev
sudo apt-get install gdebi-core
wget
sudo gdebi rstudio-1.4.1103-amd64.deb
下载安装包并安装
添加Rstudio官方源并安装
在安装Rstudio之前，你需要安装R语言，请确保你的系统中已经安装了R语言。
如果你是第一次安装Rstudio，建议你仔细阅读官方文档来获取更多安装信息。
在Ubuntu 22上编译安装R语言环境
在Ubuntu 22版本上，安装和配置R语言环境是一项细致的工作，本文将逐步指导你完成R-4.4.0的编译安装，以及RStudio Server和Shiny Server的部署。由于默认apt包管理器提供的R版本较低，我们首先需要检查和安装必要的编译工具，如gcc 11和fortran编译器。
在编译R-4.4.0之前，确保libicu73和libiconv两个库需要从源码编译安装，因为Ubuntu 22的libicu 70.1版本不足。安装过程中，我们还需要配置虚拟屏幕xvfb和x11vnc服务，以便在编译时支持图形界面。你需要创建rc.local服务，设置DISPLAY环境变量，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，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X11、ICU和iconv支持。
此外，还需要更新系统环境，为R软件包指定C++14和C++17的编译器，并为R进程设置X window屏幕。RStudio Server和Shiny Server的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 22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 22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。
