wps for linux 安装

本文介绍了在Debian和CentOS 7系统上安装WPS的方法。在Debian系统,需从官网下载安装包并执行安装命令,若启动提示字体缺失,可下载字体文件复制到指定文件夹解决;在CentOS 7系统,官网下载安装包后yum安装,若启动报错,需解决镜像问题和字体缺失问题。

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for debian

1.安装
下载地址:http://community.wps.cn/download/(去WPS官网下载)
执行安装命令:
sudo dpkg -i wps-office_10.1.0.5672~a21_amd64.deb
2.启动WPS for Linux后,出现提示"系统缺失字体" 。
出现提示的原因是因为WPS for Linux没有自带windows的字体,只要在Linux系统中加载字体即可。
具体操作步骤如下:
下载缺失的字体文件,然后复制到Linux系统中的/usr/share/fonts文件夹中。
国外下载地址:https://www.dropbox.com/s/lfy4hvq95ilwyw5/wps_symbol_fonts.zip
国内下载地址:https://pan.baidu.com/s/1eS6xIzo
下载完成后,解压并进入目录中,继续执行:
sudo cp * /usr/share/fonts
执行以下命令,生成字体的索引信息:
sudo mkfontscale
sudo mkfontdir
运行fc-cache命令更新字体缓存。
sudo fc-cache
重启wps即可,字体缺失的提示不再出现。

for centos7

wps官网下载安装包 wps-office-11.1.0.8372-1.x86_64.rpm
yum 安装后 点击快捷方式 wps 并未正常启动
yum install wps-office-11.1.0.8372-1.x86_64.rpm
命令行运行
[sun@bogon ~]$ wps
/opt/kingsoft/wps-office/office6/wps: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.18‘ not found (required by /opt/kingsoft/wps-office/office6/libc++abi.so.1)
[sun@bogon ~]$ sudo yum install libc++abi.so.1
[sudo] sun 的密码:
已加载插件:fastestmirror, langpacks
Loading mirror speeds from cached hostfile

### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda 并配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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