8、Ubuntu系统使用指南:从安装配置到桌面操作

Ubuntu系统使用指南:从安装配置到桌面操作

1. MythTV安装与配置

在安装MythTV时,如果系统提示输入密码,应输入密码,然后等待几分钟,因为安装可能依赖多个其他程序,这些程序也可能需要安装。

在安装过程中,可能会被要求为MySQL root用户设置密码。若如此,需输入密码并牢记,因为后续安装会用到。若使用防火墙且是个人电脑,也可直接按回车键不设置密码,后续需要时再创建。

还可以选择是否允许运行MythTV的远程计算机连接到该服务。若所有计算机都在防火墙后,可选择允许;否则不建议,因为可能会将MythTV和MySQL服务暴露到网络。

安装完成后,建议重启计算机以确保安装彻底完成,之后就可以进行系统配置。具体操作步骤如下:
1. 选择“System → Administration → MythTV Backend Setup”,首次操作时可能会被询问是否加入mythtv组,若同意则点击“OK”,并在提示时输入Ubuntu密码。之后需再次登录Ubuntu,重新运行MythTV程序。
2. 程序运行后,若屏幕上看不到鼠标,需使用光标键和回车键来选择和更改选项。首先选择“Capture cards”,告知MythTV连接的采集卡类型。
- 按向下光标键几次,然后按回车键选择“Capture cards”,接着选择“(New Capture card)”。配置软件搜索硬件时可能会有几秒延迟,之后会出现类似图3 - 38的屏幕。
- 使用光标键移动到“Card type”字段,按向右光标键滚动卡片类型,直到找到自己的卡片类型,忽略USB相机或其他输入设备。例如,若使用的是飞利浦数字调谐卡,程序显示该卡片后,按“Alt

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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