令人惊喜的Feisty,让人失望的Evolution

作者分享了安装并使用最新版Ubuntu Feisty Fawn一周后的体验,包括改进的桌面体验、软件安装提示、增强的Gaim功能以及更友好的OpenOffice等。尽管邮件客户端Evolution存在一些不足,整体上该版本能满足日常工作的需求。

上个周末的时候安装了最新的Ubuntu Feisty Fawn,给用了很久的Dapper来了一次彻底升级。第一印象是眼前一亮,打开默认自带的Compiz,对用惯了传统桌面系统的用户而言,毫不夸张的说,是全新的桌面体验。

花了个把小时样子简单调整了更新源、中文输入法、字体、区域选项等等,还上了比Compiz更强的Beryl,开始全面试用。经过一周的使用,包括工作和其他应用,感觉确实比6.06进步不少,尤其在桌面方面,比较明显的改善有:

1- 默认就支持Compiz,同时安装Beryl也非常容易。
2- Shell中敲命令,如果出现尚未安装的常见软件包,会提示安装信息。
3- Gaim默认增加了QQ支持。
4- 新的NetworkManager Applet 0.6.4使得无线连接管理变得简单、直观、而且相当方便。
5- OpenOffice.org更加完善,对中文支持更加友好,尤其是在中文字体宽度计算上的问题得到了解决。

总的来说,已经足够胜任日常工作的需要,而且十分简单易用。当然了,有些遗憾的是默认的邮件客户端Evolution并不能让人满意:

我原本一直使用Thunderbird,这次想给Evolution一次机会表现一下,它却不那么争气。本以为Novell和MS的东西集成应该不错,但是除了对日历、会议邀请的支持还算是亮点之外,并没有发现什么过人之处,而对TNEF的支持就有点贻笑大方了,Thunderbird都能正确处理的Winmail.dat附件,在Evolution下基本就是一个字:挂,连另存然后外部tnef处理都无法搞定,因为出来的东西已经不是tnef格式,搞不懂Evolution为什么要做这一层额外的处理。

于是准备切回Thunderbird,更令人感到困惑的事情出现了:在Evolution下辛辛苦苦录入的联系人信息,居然无法导出一个简简单单的CSV,而只能是vCard。界面上没有其他选项,命令行倒是有一个导出工具可以指定--format=csv,不过很不幸,上来就是core dump,晕倒。本来简简单单的东西,何必复杂化。还好vCard本身还是文本,处理一下也不难,但感觉怪怪的,心中难免不爽,对Evolution和Novell的印象大打折扣。

顺便表扬一下SWT/Eclipse,在Ubuntu Feisty下跑起来真的是无缝,界面风格完全就是一个native的应用程序,开启Beryl效果之后,连Tooltip都跟着"炫"了起来,让人越看越喜欢,Evolution带来的不愉快也就自然而然抛在脑后了。

今天,你Feisty了吗?
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研员及从事无机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无系统、自动驾驶、机器导航等领域的研究员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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