gedit 报警告

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转载 最新推荐文章于 2026-05-22 10:56:58 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
新手避坑指南：Ubuntu18.04用Gedit编辑文件弹出警告怎么办？（附替代方案） 本文针对Ubuntu 18.04用户在使用Gedit编辑文件时遇到的元数据警告问题，提供了深度解析与多种实用解决方案。文章指出该警告源于权限与桌面环境通信机制，不影响文件保存，并详细介绍了三种应对策略：通过图形界面正确提权、切换至nano或vim等命令行编辑器，以及高级配置方法。同时，文章还分享了Gedit的中文编码优化与插件配置技巧，帮助用户根据场景构建高效的文本编辑工作流。 阅读详情

Package: gedit
Version: 3.0.0-1
Severity: minor
Tags: experimental


When gir1.2-gtksource-3.0 is missing, gedit emits a bunch of warnings
when launched from a console. Installing makes it go away.


Warnings included:


** (gedit:11921): WARNING **: Could not load Gedit repository: Typelib file for namespace 'GtkSource', version '3.0' not found
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditAppActivatable'
(gedit:11921): libpeas-CRITICAL **: implement_interface_methods: assertion `iface_info != NULL' failed
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditWindowActivatable'
(gedit:11921): libpeas-CRITICAL **: implement_interface_methods: assertion `iface_info != NULL' failed
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditWindowActivatable'
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditViewActivatable'
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditWindowActivatable'
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditViewActivatable'
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditWindowActivatable'
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditWindowActivatable'
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditWindowActivatable'
(gedit:11921): libpeas-WARNING **: Type not found in introspection: 'GeditWindowActivatable'


Thanks,


-- Mourad DC


-- Package-specific info:


-- System Information:
Debian Release: wheezy/sid
  APT prefers unstable
  APT policy: (500, 'unstable'), (1, 'experimental')
Architecture: amd64 (x86_64)


Kernel: Linux 2.6.39-1-amd64 (SMP w/2 CPU cores)
Locale: LANG=en_GB.UTF-8, LC_CTYPE=en_GB.UTF-8 (charmap=UTF-8)
Shell: /bin/sh linked to /bin/dash


Versions of packages gedit depends on:
ii  gedit-common             3.0.0-1         official text editor of the GNOME 
ii  gir1.2-glib-2.0          0.10.8-1        Introspection data for GLib, GObje
ii  gir1.2-gtk-3.0           3.0.8-1         The GTK+ graphical user interface 
ii  gir1.2-peas-1.0          1.0.0-1         Application plugin library (intros
ii  iso-codes                3.25.1-1        ISO language, territory, currency,
ii  libatk1.0-0              2.0.0-1         The ATK accessibility toolkit
ii  libc6                    2.13-4          Embedded GNU C Library: Shared lib
ii  libcairo2                1.10.2-6        The Cairo 2D vector graphics libra
ii  libenchant1c2a           1.6.0-2         a wrapper library for various spel
ii  libgdk-pixbuf2.0-0       2.23.3-3        GDK Pixbuf library
ii  libgirepository-1.0-1    0.10.8-1        Library for handling GObject intro
ii  libglib2.0-0             2.28.6-2        GLib library of C routines
ii  libgtk-3-0               3.0.8-1         The GTK+ graphical user interface 
ii  libgtksourceview-3.0-0   3.0.2-1         shared libraries for the GTK+ synt
ii  libice6                  2:1.0.7-1       X11 Inter-Client Exchange library
ii  libpango1.0-0            1.28.3-6        Layout and rendering of internatio
ii  libpeas-1.0-0            1.0.0-1         Application plugin library
ii  libsm6                   2:1.2.0-1       X11 Session Management library
ii  libx11-6                 2:1.4.3-1       X11 client-side library
ii  libxml2                  2.7.8.dfsg-2+b1 GNOME XML library
ii  python                   2.6.6-14        interactive high-level object-orie
ii  python-gobject           2.28.4-1        Python bindings for the GObject li
ii  python-support           1.0.13          automated rebuilding support for P


Versions of packages gedit recommends:
ii  python-gnome2                 2.28.1-2   Python bindings for the GNOME desk
ii  yelp                          3.0.1-1    Help browser for GNOME
ii  zenity                        3.0.0-1    Display graphical dialog boxes fro


gedit suggests no packages.


-- no debconf information





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如何把Ubuntu的Gedit改成简单的IDE 如今学信息竞赛的OIer越来越多了，绝大部分人在NOIP竞赛中依然使用终端 1编译和调试程序。实际上我们可以利用考前试机的30分钟时间，将Gedit编辑器以设置快捷键的方式，简单地设置成一个具有编译、运行、打开输出的IDE。 先推荐一波我的设置 打开 Ubuntu 系统后，按 Ctrl+Alt+T 进入终端，输入 ”gedit“ 打开文本编辑器。 或者直接从左上角的应用程序中点？找到Gedit编... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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皇族永不言弃 9268

Gedit Warning Solution

When you use gedit, maybe you will get this kind of warnning. (gedit:4748): Gtk-WARNING **: Attempting to store changes into `/root/.local/

Learn the hard way 1729
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