fedora社区应当向ubuntu及windows社区学习

在“狼人”发布后,马上下了最新的fedora core8,3.2G的容量,一个晚上才上了下下来,马上开始安装。下面列举一下fedora core8的安装感受

1、安装时,原来的grub安装时,选择默认进入的系统的配置的选项不见了,现在安装完后,只能去手动去更改grub的配置来实现,这在以前版本中是有的。不知道为什么会去掉了,是羽翼丰满了?认为不会安装双系统了,还是fedora的社区的人自作聪明?
补充:配置默认的操作系统依然存在,不过已经进入了二级菜单了,就是在分区后,还要查看并编辑分区信息。
2、终于有了对于ntfs的读写操作了,这个要表扬一下,一直到了fedora core8的版本中才有,以前一直要自己去加载模块,编译。(PS一下以前的fedora社区的人,modprobe命令绝对是一个恶梦)
3、令人费解的网络配置工具,对于在多个场所使用的人绝对是恶梦般的感觉,使用root用户在进入系统后进行网络设置,不会立即见效(指如果关闭了网络配置窗口),让人想要抓狂。大多数情况下,我的笔记本是移动的。网络情况也是不一样的。
4、问题依旧,对于无线的支持仍然是很烂。这一点要表扬一下ubuntu,不知道dell选择使用ubuntu作为系统,是不是因为简单。在安装完ubuntu的情况下,大多数情况下就可以直接使用了,无线网卡(笔者外接TP-LINK W510G),以及快捷键(Fn+某键)均可以使用。 在这一点上,fedora绝对是一个让你可以crazy的。且不明白是不是fedora根本不测试这个,还是由于某某项目不测试。笔者是使用redhat EL4时,通过madwifi还能成功加载,到了fedora core8上,无论通过什么方式,madwifi,ndiswrapper都没有办法加载上去。(怀念Ubuntu),至今只能连着网线,拖着长长的尾巴使用。
5、百度的问题,还是firefox,亦或是fedora的问题,通过百度搜索到mp3后,始终无法下载,下下来的根本无法播放。
6、更新。(如果可以,我宁愿不更新),下载软件包速度慢,像背着重重的壳的蜗牛,慢那是网络的问题,最让人无法容忍的是居然没有进度条,到底下了多少了,神啊,你告诉我吧。还要多久我才能关机。(怀念ubuntu,虽然也是蜗牛,但是至少还知道还要多长时间)。
7、使用了gnomeu新版本后,速度果然有所提升。
8、login页面,明显的是参照了windows xp,旁边显示用户。不知道是好,还是不好?大家自己评价。
9、界面还是漂亮的,比起ubuntu强多了。
10、内置了通过sun认证的jdk,不知道是福是祸,偶反正不用,还是标准的jdk安全。
11、大部分软件可以通过光盘安装,确保了不至于需要太多的网络传输。(ubuntu在这一点上绝对是让人抓狂,下载一个Sun的jdk 5.0,提示要1D多,放弃,另7.04的ubuntu,在偶机器上一运行eclipse建立动态web项目时,就死机,让我直接放弃了ubuntu)。

12、附加一点,是不是microsoft的人进了fedora社区,动不动就假死状态在fedora core8上已经成了家常便饭。大家可以一边更新时,点一下别的窗口再去看一下你的更新状态。

最后,谁能告诉我,在fedora core8中,怎样才能用上我的无线网卡。
放上使用madwifi时出错的地方,modprobe时,提示device not found。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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