ubuntu 美化




主题美化


安装 unity-tweak-tool

首先安装桌面管理工具 unity-tweak-tool

sudo apt-get install unity-tweak-tool 
 
 
  • 1

安装 Flatabulous 主题

Flatabulous 的 GitHub地址

Flatabulous 主题是 ubuntu 下的一款扁平化主题,在终端下载安装

sudo add-apt-repository ppa:noobslab/themes
sudo apt-get update
sudo apt-get install flatabulous-theme
 
 
  • 1
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然后安装该主题配套的图标

sudo add-apt-repository ppa:noobslab/icons
sudo apt-get update
sudo apt-get install ultra-flat-icons
 
 
  • 1
  • 2
  • 3

安装完成后,打开 unity-tweak-tool ,点击主题,修改为 Flatabulous

然后点击图标,修改为 Ultra-flat

主题效果如下

安装 Arc Theme 主题

Arc Theme 的 GitHub 地址

Arc Theme 也是 Ubuntu 下的一款扁平化主题,在终端下载安装

sudo add-apt-repository ppa:noobslab/themes
sudo apt-get update
sudo apt-get install arc-theme
 
 
  • 1
  • 2
  • 3

然后安装该主题配套的图标

sudo add-apt-repository ppa:noobslab/icons
sudo apt-get update
sudo apt-get install arc-icons
 
 
  • 1
  • 2
  • 3

安装完成后,打开 unity-tweak-tool 软件,修改主题和图标,方法同上

主题效果如下

终端美化


Zsh 的 GitHub 地址

Zsh 是替代 bash 的终端,还可以设置多种主题,在终端中下载安装

sudo apt-get install zsh
chsh -s /bin/zsh
 
 
  • 1
  • 2

Zsh 主题效果如下

robbyrussell

af-magic




### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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