实现给Fedora 15的gnome3增加自定义程序快捷方式方法

本文介绍了在Fedora15+gnom3环境下如何解决自定义程序不在程序列表中显示的问题,提供了两种方法:一是使用alacarte进行快捷方式管理;二是手动创建.desktop配置文件。

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用了一段时间的Fedora 15 + gnom3之后发现一个很蛋疼的地方:程序列表里面列出的程序都是那些用过yum安装的程序,开发者似乎没有给我提供增加自定义程序快捷方式的功能,但是我又装了一些不是从yum里面得来的程序,这该怎么办呢?

一番搜索过后,我找到了2个比较靠谱的解决方案

1. 安装alacarte

在命令行输入下列命令安装alacarte程序

yum -y install alacarte

安装完毕后,在命令行输入下列命令即可启动alacarte来管理所有程序的快捷方式

#alacarte

启动后的程序界面如下,你可以在你要添加快捷方式的位置点击New Item按钮来添加快捷方式,这里和gnome2操作是一样的

点击查看原图

2.手动增加快捷方式配置文件

在/usr/share/application目录中存放着所有程序的快捷方式的配置文件,全部都采用.desktop结尾

我们可以在这个目录添加一个新的配置文件来实现添加快捷方式

配置文件的参数如下:

  • Name: 程序快捷方式的名称
  • Comment: 程序快捷方式的描述
  • Exec: 程序可执行文件的路径
  • Terminal: 程序执行的方式,true为执行在命令行中,falase则相反
     
  • Type: 程序类型,默认为Application
  • Categories: 程序在Application面板中所属的分类,
     
  • StartupNotify: 设置是否现实程序启动和关闭的提示,默认为true
     
  • Icon: 程序图标的路径,如果只填写名字,那么gnome会在 /usr/share/icons 里面寻找这个图片

下面我举一个简单的例子,我创建了一个Komodo Edit的快捷方式,文件命名为komodo.desktop,内容如下

[Desktop Entry]
Name=Komodo Edit
Comment=MyDevelopment
Icon=/home/App/Komodo-edit/share/icons/komodo256.png
Exec=/home/App/Komodo-edit/bin/komodo
Terminal=false
Type=Application
Categories=Development;
StartupNotify=true

保存后,我们就能在程序列表中看到它了


内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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