Ubuntu下Ibus输入法设置

本文提供了一步一步的指南,详细解释了如何在Ubuntu系统中安装和配置IBus输入法,包括解决常见问题如中文输入、bug修复及安装不同输入法(如拼音、五笔)。
部署运行你感兴趣的模型镜像

IBus 全称 Intelligent Input Bus for Linux / Unix OS 是下一代输入法框架(或者说“平台”),项目现存于 Google Code -http://code.google.com/p/ibus/此项目包含了世界多数语言的文字输入需求————由世界多个国家开发者维护。它的存在就是为了取代古老的scim,而多数Linux发行版已经用它取代了scim。

[编辑]IBUS输入法安装和设置

IBus是一个框架,支持多种输入法。

问题1:Ubuntu系统选择自带的拼音输入法是错误的,它默认无法输入中文及中文词组,请独立安装其他基于IBus的输入法
问题2:Ubuntu系统自带的IBUS1.2.0版本存在bug,在使用backspace键删除字符后输入法将无法继续工作,请用PPA的第三方源将IBus升级为1.3.6及以后版本。(Ubuntu的官方软件源尚未更新到最新版本)

  • 用PPA的第三方源将IBus升级的方法:

在终端输入:

sudo add-apt-repository ppa:shawn-p-huang/ppa 
sudo apt-get update 
sudo apt-get install ibus-gtk ibus-qt4 ibus-pinyin ibus-pinyin-db-open-phrase

接下来,再 任务栏-输入法-重新启动后,即可使用。

  • 安装常用的拼音输入法ibus-pinyin:

在终端输入:

sudo apt-get install ibus-pinyin ibus-pinyin-db-android

或者 点击左上角的应用程序->UBUNTU软件中心在右边的搜索框搜索ibus-pinyin并安装ibus-pinyinibus-pinyin-db-android

安装完后点击左上角的 系统->首选项->IBUS首选项切换到 输入法选项卡,点 添加左边的 下拉列表框选择 汉语->拼PINYIN后点 添加按钮。

然后删除除了拼PINYIN外的其他项。
以后就可以按Ctrl+Space切换英文和拼音输入法了。

  • 安装常用的五笔输入法:

在终端输入:

sudo apt-get install ibus-table-wubi

其他操作同上 用左边的 Alt+Shift 切换拼音和五笔。

  • 安装另一个拼音输入法ibus-sunpinyin,适合大量输入——支持短句。

执行以下步骤

sudo add-apt-repository ppa:ibus-dev/ibus-1.3-lucid
(此步骤添加 PPA
sudo apt-get install ibus-sunpinyin

其他操作同上

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值