fedora 9 的桌面的一些设置

本文介绍了如何在Fedora系统中解决因误删~/桌面文件夹导致桌面图标混乱的问题。通过修改~/.config/user-dirs.dirs文件中的XDG_DESKTOP_DIR路径,可以将桌面文件夹的位置恢复到默认状态。

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环境: vmwa + fedora 9, 桌面环境 kde4, 用户名:xxx

问题描述:前段时间,虚拟机(fedora9)空间不够,为了节省资源,将 /home/xxx/桌面  这个文件夹 删了,删了之后,发现linux 的桌面 很凌乱,因为/home/xxx下的什么东西都跑到桌面上了,就是桌面上一堆的文件夹图标,好生郁闷??


问题解决:在网上找了好久 才找到解决方法:

更改fedora的桌面文件夹位置
默认的桌面路径是: $HOME/桌面
修改 ~/.config/user-dirs.dirs
$ gedit ~/.config/user-dir.dirs
把其中XDG_DESKTOP_DIR改为如下内容即可
XDG_DESKTOP_DIR="$HOME/桌面"
保存,然后注销一下,再重新登录,新的设置就生效了!

以上载自:http://blog.163.com/mail_tiger/blog/static/1289086082013318104831616/


内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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