ubuntu 飞信 安装无法启动

本文介绍了如何在Ubuntu9.04环境下安装飞信客户端Libfetion v0.9.3版,并解决了安装后无法启动的问题。此外还提供了该版本的更新内容,包括协议更新和BUG修复等。

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Ubuntu 9.04下安装飞信Libfetion及不能启动的解决方法(2009-05-30 16:56:03)
标签:杂谈

Libfetion最先本来就是在Ubuntu下运行的,后来才被移植到其他平台上的。LibFetion是由邓东东主导开发的第三方飞信应用程序。该程序具有较强的跨平台性,在主流操作系统和手持设备上都有版本。LibFetion 由操作界面(GUI shell) + libfetion-core协议库两部分构成。其中GUI shell的实现与操作系统紧密相关,在不同的操作系统其实现是不同的libfetion-core协议库把飞信协议和其功能处理逻辑封装起来,将程序的界面实现和飞信协议分离,从而使界面开发者能轻易开发出飞信客户端,提高飞信客户端的开发速度和降低开发难度。下面我们来介绍在Ubuntu 9.04下安装飞信Libfetion v0.9.3版的全过程。

下载飞信Libfetion的DEB包(见图1),双击linux_fetion_v0.9.3_8.04_i386.deb执行安装,还需要安装20个软件包(见图2),点击安装软件包,然后会提示输入密码开始安装。

安装好之后,点击Linux Fetion没有什么反应,无法启动飞信。

打开终端,输入
sudo apt-get install libcurl3

sudo apt-get install automake libc-dev g++ libcurl4-openssl-dev

sudo apt-get install build-essential

执行以上三步就解决了。

关于2009.04.18发布的飞信Libfetionv0.9.3版:
详细信息:
1: 更新协议-补全好友信息.
2: 更新协议-解决飞信群服务器改变引起部分朋友程序崩溃.
3: 更新协议-解决由群信息导致程序崩溃的BUG.
4: 解决部分机器人号码信息显示不正确的问题.
5: 152号码段支持.
6: 解决显示皮肤BUG.7: 修复发生短信的BUG.

现在重新点击Linux Fetion,打开了。但是好象没有注册的地方。

安装好Libfetion之后做了一下测试,成功登录以后给好友发送短信正常,但是给自己发短信发送失败,不知道什么原因。

libfetion-core协议库不依赖于具体操作系统的实现,具有较强的跨平台性,凭借libfetion-core协议库跨平台性,使得LibFetion应用程序能在多个操作系统平台上运行,达到“fetionanywhere“。

LibFetion应用程序支持系统平台:

Linux,Mac OS X,iPhone 1.14/2.1,WindowMobile(ppc和smartphone),Windows(xp和vista)。

libfetion-core协议库支持系统:

理论上说libfetion-core协议库支持所有与POSIX兼容的操作系统,目前已在如下系统验证成功:

Linux,uClinux,Mac OS X,IPhone,Windows,WinCE,Symbian,eCos。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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