15、Linux软件与环境搭建全攻略

Linux软件与环境搭建全攻略

在当今的科技领域,Linux系统凭借其开源、稳定和高度可定制的特性,受到了众多开发者和技术爱好者的青睐。本文将详细介绍一系列实用的Linux软件和桌面环境的安装与使用方法,同时还会涉及几种热门编程语言的相关信息,帮助你更好地利用Linux系统的强大功能。

1. GNOME相关扩展与工具

1.1 GNOME Shell Extension Manager

GNOME Shell Extension Manager是管理GNOME桌面扩展的实用工具,你可以通过以下几种方式进行安装:
- 通过软件管理器安装DEB/FLATPAK包
1. 打开软件管理器,搜索“GNOME Shell Extension Manager”。
2. 点击“GNOME Shell Extension Manager”,再点击“源选择框”。
3. 选择“系统包”或“Flatpak”,然后点击“安装”。
- 通过APT在终端安装

sudo apt update
sudo apt install gnome-shell-extension-manager
  • 通过Flatpak在终端安装
flatpak install flathub com.mattjakeman.ExtensionMana
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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