ubuntu 安装 wine

最新推荐文章于 2024-08-05 14:46:31 发布
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本文介绍如何在Linux系统上通过命令行安装Wine，包括添加适用于i386架构的仓库、更新软件包列表以及安装Wine的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sudo dpkg --add-architecture i386 

sudo add-apt-repository ppa:wine/wine-builds

sudo apt-get update

sudo apt-get install wine
天鹅梦
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Note: No relevant classes found. No output generated.
chinabinlang的专栏
12-16 1万+
Qt编译是，unicode文件格式会导致编译失败 最近编译一个Qt工程时总提示如下一个警告和链接错误。发现moc_mainwindow.cpp文件内容是空的，在命令行用moc mainwindow.h -o mainwindow.cpp提示一样，问题依旧。 mainwindow.h(0): Note: No relevant classes found. No output g
【调试解决方案】Note: No relevant classes found. No output generated. && QVTKWidget添加Q_OBJECT出现错误
尚庆龙的专栏
05-16 3454
错误场景 在VS2017+Qt5.12.0环境中调用PCL，类PclVisualizer继承自类QMainWindow，在类PclVisualizer中添加了QVTKWidget之后，只要添加Q_OBJECT就会出现编译错误。 错误提示 1.编译过程输出 PclVisualizer.h(0): Note: No relevant classes found. No output generate...
包含头文件路径引发的编译错误 Note: No relevant classes found. No output generated.
qq_29022265的博客
02-03 3225
包含头文件路径引发的编译错误 Note: No relevant classes found. No output generated. 1：使用VS2015编译QT项目的时候报错 头文件sensorcalibrationdia.h头部内容 报错如下 mainwindow.h(0): Note: No relevant classes found. No output generated. 1...
Ubuntu 安装 wine
何年の再遇见
04-18 3694
上面已经成功安装 wine 了，但是如果你想要使用到最新的版本，那么请参考如下链接，里面有对应的教程，这可能需要你会科学上网，安装起来挺麻烦的，有需要的自行参考官网吧！注意：如果有报错，报错中有包含。这个内容，那么请执行改名了即可。
Ubuntu安装wine
闪耀星星的窝
06-21 1881
deepin安装方法：软件包列表sudo dpkg --add-architecture i386 && \ sudo apt update && \ sudo apt install wine64 wine32 && \ wine --version
ubuntu安装wine
tuye123的博客
08-31 234
配合以下两条食用：1. 2.
ubuntu 安装 wine9.0
TuringEvo专栏
08-05 886
然后选中下载：20M/s 很快下载完成。Staging 分支。然后直接下载微信安装。
ubuntu安装Wine32
m0_48907714的博客
02-12 3291
wine安装
中医元仔智能医疗机器人-基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI-集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手-支持预约挂号与取消功能的医疗系统-采用Java17.zip
08-13
cursor免费次数用完中医元仔智能医疗机器人_基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI_集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手_支持预约挂号与取消功能的医疗系统_采用Java17.zip
LabVIEW结合YOLOv5与TensorRT实现高效并行推理及DLL封装技术在工业领域的应用 · DLL封装
最新发布
08-13
LabVIEW平台结合YOLOv5和TensorRT进行高效并行推理的技术及其应用。首先简述了YOLOv5作为一种高效目标检测算法的优势，接着探讨了TensorRT作为深度学习推理引擎的作用，特别是在LabVIEW平台上通过DLL封装实现高效、灵活的模型推理。文中重点讲解了支持多模型并行推理的功能，使得视频和图片识别速度达到6ms以内。此外，还提供了从pt模型到engine模型的转换工具，以适应不同平台的需求。最后展示了该技术在工业自动化、视频监控、智能安防等领域的广泛应用前景，并强调了其高性能和灵活性。 适合人群：从事工业自动化、视频监控、智能安防等相关领域的技术人员，尤其是对深度学习技术和LabVIEW平台有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要高效视频和图片识别的场景，如工业自动化生产线的质量检测、视频监控系统的目标跟踪、智能安防系统的入侵检测等。目标是提升识别速度和准确性，优化资源配置，降低成本。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解YOLOv5和TensorRT在LabVIEW平台上的集成方式和技术细节，掌握多模型并行推理的方法，从而更好地应用于实际项目中。
反弹头发福瑞特如果热隔热
08-13
如果如果热隔热隔热个人果然
MATLAB中ABS防抱死系统加入干扰并使用PID进行校正的方法 MATLAB
08-13
如何在MATLAB环境中构建ABS防抱死系统的模型，探讨了如何引入现实驾驶中的干扰因素，并使用PID控制器进行校正。首先，文章解释了ABS系统的基本原理及其重要性，然后逐步引导读者在MATLAB中建立ABS系统的模型，包括车辆轮胎、刹车系统和控制算法。接着，讨论了如何通过设置随机噪声或特定函数来模拟实际驾驶中的干扰因素。随后，深入讲解了PID控制器的工作机制及其在ABS系统中的具体应用，展示了如何通过调整PID参数来优化ABS系统的性能。最后，进行了仿真实验，验证了PID控制器的有效性和改进效果。 适合人群：汽车工程专业学生、研究人员以及对汽车控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解ABS防抱死系统工作原理和技术实现的人群，旨在帮助他们掌握如何在MATLAB中建模、引入干扰因素并通过PID控制器进行校正的技术方法。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包含了具体的实验步骤和结果分析，有助于读者全面理解和实践ABS系统的控制策略。
OTA升级方案上位机源码（支持整包和差分）
08-13
OTA升级方案上位机源码（支持整包和差分）
自动驾驶领域激光雷达检测算法源码解析与项目移植指南
08-13
内容概要：本文深入探讨了自动驾驶领域的激光雷达检测技术，重点介绍了两种不同的激光雷达检测算法——基于点云数据的快速目标检测和基于立体匹配的三维重建。每种算法都配有详细的源码实现及注释，帮助读者理解其工作原理。此外，还提供了测试数据包和详细的安装使用文档，方便读者在实际项目中进行移植和应用。文中结合了一线工程师的实际工作经验，强调了参数调整、系统实时性和准确性等方面的重要性。 适合人群：从事自动驾驶研究和开发的技术人员，尤其是对激光雷达检测技术感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解激光雷达检测技术并将其应用于实际项目的工程师。目标是掌握两种主要的激光雷达检测算法，能够在实际项目中进行有效的移植和优化。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包括了实用的代码示例和测试数据，有助于读者更好地理解和应用这些技术。
【时间序列预测】项目介绍 Python实现基于SSA-GRU麻雀搜索算法（SSA）优化门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-13
内容概要：本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU（麻雀搜索算法优化门控循环单元）时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力，提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案，涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数，如隐藏层单元数、学习率等，以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例，包括GRU模型的定义、训练和验证过程，以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标：①提高时间序列预测的精度和效率，适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域；②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题；③通过自动化参数优化，减少人工干预，提升模型开发效率；④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议：由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合，建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践，理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时，关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤，以确保对整个流程有全面的理解。
基于Simulink的VSG并网逆变器仿真：虚拟同步发电机控制技术与离并网切换性能研究 · VSG控制
08-13
基于Simulink的VSG（虚拟同步发电机）并网逆变器的仿真研究，重点探讨了VSG控制技术和离并网切换性能。文章首先阐述了VSG控制技术的基本原理及其在并网逆变器中的应用，随后通过仿真实验展示了VSG逆变器在并网前后的工作状态。具体来说，在并网前，VSG控制器能够稳定地带动5000W负载，确保输出电压幅值和频率的稳定性；并网时，启动预同步控制，使VSG逆变器顺利接入电网；并网后，VSG逆变器能够快速跟踪电网电压的变化，保持高效的功率转换和动态响应。此外，文章还讨论了虚拟同步发电机技术的应用及其对电力系统稳定性的贡献。 适合人群：从事电力系统研究、新能源技术研发的专业人士，尤其是对VSG控制技术和并网逆变器感兴趣的科研人员和技术工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG控制技术及其在并网逆变器中应用的研究人员和技术人员。目标是掌握VSG控制的具体实现方法，理解离并网切换的关键步骤，提升电力系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中引用了相关文献资料，建议进一步查阅以获取更详尽的技术细节和理论支持。
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