ubuntu16.04 安装有道词典

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原创 最新推荐文章于 2026-07-02 07:30:48 发布 2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Ubuntu 16.04 安装不了有道词典解决方法 首先，前往有道词典官网下载deb安装包：http://cidian.youdao.com/index-linux.html   我选择的是64位ubuntu版本：youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb 进去你的deb包放置的目录，然后运行 sudo dpkg -i youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb 你会发现这个 阅读详情

由于安装有道过程中出现很多问题记录一下查找及解决方法：

有道词典youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb版本

安装过程出现依赖问题：

解决方式,先执行如下操作，原文地址：http://www.cnblogs.com/horizonli/p/5179224.html

使用dpkg -i   *.deb 的时候出现依赖没有安装
使用apt-get -f -y install  解决依赖问题后再执行dpkg安装deb包
=====================1.下面是遇到的依赖没有安装===========================
问题
horizon@horizon-pc ~/下载 $ sudo dpkg -i youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb
[sudo] password for horizon:
Selecting previously unselected package youdao-dict.
(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 163525 个文件和目录。)
Preparing to unpack youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb ...
Unpacking youdao-dict (1.1.0-0~ubuntu) ...
dpkg: dependency problems prevent configuration of youdao-dict:
 youdao-dict 依赖于 python3-pyqt5；然而：
  未安装软件包 python3-pyqt5。
 youdao-dict 依赖于 python3-requests；然而：
  未安装软件包 python3-requests。
 youdao-dict 依赖于 python3-xlib；然而：
  未安装软件包 python3-xlib。
 youdao-dict 依赖于 tesseract-ocr；然而：
  未安装软件包 tesseract-ocr。
 youdao-dict 依赖于 tesseract-ocr-eng；然而：
  未安装软件包 tesseract-ocr-eng。
 youdao-dict 依赖于 tesseract-ocr-chi-sim；然而：
  未安装软件包 tesseract-ocr-chi-sim。
 youdao-dict 依赖于 tesseract-ocr-chi-tra；然而：
  未安装软件包 tesseract-ocr-chi-tra。
 youdao-dict 依赖于 python3-pil；然而：
  未安装软件包 python3-pil。
 youdao-dict 依赖于 python3-pyqt5.qtmultimedia；然而：
  未安装软件包 python3-pyqt5.qtmultimedia。
 youdao-dict 依赖于 python3-pyqt5.qtquick；然而：
  未安装软件包 python3-pyqt5.qtquick。
 youdao-dict
dpkg: error processing package youdao-dict (--install):
 依赖关系问题 - 仍未被配置
Processing triggers for hicolor-icon-theme (0.13-1) ...
Processing triggers for gnome-menus (3.10.1-0ubuntu2) ...
Processing triggers for desktop-file-utils (0.22-1ubuntu1) ...
Processing triggers for mime-support (3.54ubuntu1) ...
在处理时有错误发生：
 youdao-dict

===============2.解决依赖========================
执行命令：
horizon@horizon-pc ~/下载 $ sudo apt-get -f -y install
==============3.重新使用dpkg安装deb包=============
horizon@horizon-pc ~/下载 $ sudo dpkg -i youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb
(正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 164650 个文件和目录。)
Preparing to unpack youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb ...
Unpacking youdao-dict (1.1.0-0~ubuntu) over (1.1.0-0~ubuntu) ...
正在设置 youdao-dict (1.1.0-0~ubuntu) ...
Processing triggers for hicolor-icon-theme (0.13-1) ...
Processing triggers for gnome-menus (3.10.1-0ubuntu2) ...
Processing triggers for desktop-file-utils (0.22-1ubuntu1) ...
Processing triggers for mime-support (3.54ubuntu1) ...

更新完成之后可能仍然存在依赖不能解决，解决方式：原文地址：

1.首先需要安装依赖包gstreamer0.10-plugins-ugly_0.10.19-2.1_amd64.deb，但是该依赖包
仍有两个依赖包需要提前安装，这三个依赖包都可以 从这里下载
下载之后，打开终端，进入下载目录，依次执行
sudo dpkg -i libsidplay1_1.36.59-6_amd64.deb
sudo dpkg -i libx264-142_0.142.2431+gita5831aa-1+b2_amd64.deb
sudo dpkg -i gstreamer0.10-plugins-ugly_0.10.19-2.1_amd64.deb
2.安装有道
从官网下载安装包youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb，进入下载目录
执行sudo dpkg -i youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb
安装过程中会提示有依赖包未安装，执行
sudo apt-get -f install
之后再次sudo dpkg -i youdao-dict_1.1.0-0-ubuntu_amd64.deb即可
原文：http://www.cnblogs.com/pursuiting/p/6194682.html


需要下载的依赖包可以在我的csdn中查找下载


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高通camera驱动 camx read xml 和 probe 流程 和 sensor I2C读写的波形图 (三) Camx 刚接触的时候对于这个xml 一脸懵逼，实际上和mm-camera差不多就是以xml node节点的方式标准化了driver相关的code，exposure 和 gain的逻辑实现还是在同级目录的cpp中，并且将 xml 的解析工作放在了 out/target/<product>/gen/STATIC_LIBERARIES/libcamxgenerated_intermediates/generated/ 中主要是包含了： g_chromatix : tuning 相关xml的解析co 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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