linux下安装中文man手册

本文介绍如何在Linux系统中安装中文ManPages,使用户能够通过简单的命令查看中文的帮助文档,适合英语不佳的新手学习使用。

学习linux离不开学习那些命令,学习命令看man page手册是好方法。

但原版的man page是英文版的,对于像我这样英语还很菜的新手来说是不小的难题。

早在十年前cmpp.linuxforum.net就开始CMPP (中文 Man Pages 计划) ,但现在CMPP项目可能已经死亡,http://gitorious.org/projects/manpages-zh接手了这个项目。


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安装:

1.下载中文man压缩包

http://manpages-zh.googlecode.com/files/manpages-zh-1.5.1.tar.gz

2.解压缩

tar zxvf manpages-zh-1.5.1.tar.gz

3.安装(需取得管理员权限)

./configure --prefix=/usr/local/zhman --disable-zhtw

make

make install

4.编辑配置文件

vi /usr/bin/zhman

#!/bin/bash
#name=zhman
export LANG=zh_CN
man -M /usr/local/zhman/share/man/zh_CN $1

保存。
5.更改zhman文件权限

chmod 777 /usr/bin/zhman


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以后要看中文手册时,键入
zhman 命令名

要看英文手册时,键入

man 命令名

如果中文乱码,更改中文编码

export LANG=zh_CN.utf-8
export LC_ALL=zh_CN.utf-8

添加到/etc/profile里面

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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