安装Elementary Desktop

最新推荐文章于 2025-06-23 14:11:41 发布
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Elementary Desktop是什么呢？它是一个桌面美化项目，让你的系统界面看起来更漂亮。
在Tweak中启用它的源，就可以安装它提供的软件了。我安装的是ubuntu10.4,说实话，系统自带的主题不是很好，我安装了它的一部分，效果如下：

[img]/0bf828b2-2249-3fbd-9b6d-d543372f3bbd.png[/img]
iteye_21011
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1，Ubuntu安装微信2.0版本,下载地址：https://github.com/geeeeeeeeek/electronic-wechat/releases 我下载的是v2.0，根据系统位数选择安装包，我安装的是 linux-x64.tar.gz 由于原地址下载太慢了，分享我下载好的百度云盘 分享一个链接: https://pan.baidu.com/s/1lCKbDPg_6Chw3YDMeZZjDw 密码: mv2b 2，找到下载的位置，然后解压缩，我的安装包放在/home/...
Ubuntu 15.10安装elementary desktop
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如何在 Arch Linux 中安装 elementary OS 的 Pantheon 桌面
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因此，在基于 Ubuntu 的发行版中安装 Pantheon 桌面是超级容易的。唯一让我惊喜的是 Pantheon 在 Arch 中的表现。因为在 Arch 中安装 Pantheon 并不像在 Arch Linux 中安装 GNOME、Xfce 和 KDE Plasma 桌面那样流畅。它基于 GTK3（GTK4 移植正在进行中）和 Vala，是一个漂亮而干净的桌面，为你提供了一个精致的 Linux 桌面体验。在完成所有配置和安装之后，你应该已经在 Arch Linux 中设置了 Pantheon 桌面。
Linux系统随笔 | （4）elementary OS安装桌面环境配置插件elementary-tweaks
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这里我转载了，两个安装方式，第一种，我的不能安装，第二种完美安装：第一种原文地址：http://tieba.baidu.com/p/4778212756打开终端，执行以下步骤：1、更新软件源sudo apt update2、安装add-apt-repository命令所在的软件包sudo apt install software-properties-common3、使用add-apt-repos...
linux桌面主题包安装,Ubuntu 15.10安装Elementary桌面主题
weixin_42576186的博客
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elementary os:源码安装程序+创建快捷方式
wowtous
07-19 2628
1源码安装程序 1)、下载tar.gz后缀的NodeJS最新版源代码包并解压到某个位置。 2、进入解压到的目录，使用以下命令编译和安装。         ~> ./configure         ~> make         ~> sudo make install
desktopfolder：使您的桌面重获新生
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在面板内放置文件，文件夹，链接和.desktop启动器 调整大小，位置和颜色面板 在桌面上显示照片并做笔记 用⌘-D显示桌面 如何安装 如果您使用基本操作系统，则可以直接从AppCenter获得它。 我们的主要目标是基本的，...
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Elementary OS安装Chrome
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elementary os 官方网站：https://elementary.io/ 这os是真好看！首先这是基于ubuntu的，所以可以安装ubuntu的软件！电脑必备浏览器必须是chrome呀！下载地址： https://www.chrome64bit.com/index.php/google-chrome-64-bit-for-linux在下载后第一次安装出现错误！ 忘记截图了…大致是这样
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基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
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在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
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