Linux 中如何安装卸载软件【转】

本文介绍了在Linux系统中使用源码包和rpm包安装软件的方法,并提供了详细的步骤指导。同时,文章还讲解了如何查询已安装的软件包以及如何卸载不再需要的软件。
1 .首先,将安装文件拷贝至你的目录中。例如,如果你是以root身份登录上的,就将软件拷贝至/root中。

  #cp xxx.tar.gz /root

  2 .由于该文件是被压缩并打包的,应对其解压缩。命令为:

  #tar xvzf filename.tar.gz 如果是filename.tar.bz2格式的,应该是tar jxvf filename.tar.bz2来解压

  3. 执行该命令后,安装文件按路径,解压缩在当前目录下。用ls命令可以看到解压缩后的文件。通常在解压缩后产生的文件中,有“Install”的文件。该文件为纯文本文件,详细讲述了该软件包的安装方法。

  4.执行解压缩后产生的一个名为configure的可执行脚本程序。它是用于检查系统是否有编译时所需的库,以及库的版本是否满足编译的需要等安装所需要的系统信息。为随后的编译工作做准备。命令为: #./configure

  如果您想把软件安装到指定目录,应该用#./configure --prefix=/您自己指定的目录,比如我想把一个mlterm安装到/opt/mlterm目录中,应该如下输入

  #./configure --prefix=/opt/mlterm

  5.检查通过后,将生成用于编译的MakeFile文件。此时,可以开始进行编译了。编译的过程视软件的规模和计算机性能的不同,所耗费的时间也不同。命令为: #make。

  6.成功编译后,键入如下的命令开始安装:

  #make install

  7.安装完毕,应清除编译过程中产生的临时文件和配置过程中产生的文件。键入如下命令:

  #make clean

  #make distclean

  至此,软件的安装结束。

  对于第二种,其安装方法要简单得多。

  同第一种方式一样,将安装文件拷贝至你的目录中。然后使用rpm来安装该文件。命令如下:

  #rpm -ivh filename.i386.rpm

  rpm将自动将安装文件解包,并将软件安装到缺省的目录下。并将软件的安装信息注册到rpm的数据库中。该命令在安装时常用的参数是 –ivh ,其中i表示将安装指定的rmp软件包,V表示安装时的详细信息,h表示在安装期间出现“#”符号来显示目前的安装过程。这个符号将持续到安装完成后才停止。


  软件的卸载

  1.软件的卸载主要是使用rpm来进行的。卸载软件首先要知道软件包在系统中注册的名称。键入命令:

  #rpm -q -a

  即可查询到当前系统中安装的所有的软件包。

  2. 确定了要卸载的软件的名称,就可以开始实际卸载该软件了。键入命令:

  #rpm -e [package name]

  即可卸载软件。参数e的作用是使rpm进入卸载模式。对名为[package name]的软件包进行卸载。由于系统中各个软件包之间相互有依赖关系。如果因存在依赖关系而不能卸载,rpm将给予提示并停止卸载。你可以使用如下的命令来忽略依赖关系,直接开始卸载:

  #rpm -e [package name] -nodeps

  忽略依赖关系的卸载可能会导致系统中其它的一些软件无法使用

  如果想知道rpm包安装到哪里了呢?

  应该用 #rpm -ql [package name]

  3.如何卸载用源码包安装的软件?

  最好是看README和INSTALL ;一般的情况下都有说,但大多软件没有提供源码包的卸载方法;我们可以找到软件的安装点删除。主要看你把它安装在哪了。

  比如:

  如果安装软件时,指定个目录。这个问题也不会难;

  比如用源码包安装gaim 的

  #./configure --prefix=/opt/gaim

  #make

  #make install

  如果安装mlterm

  #./configure --prefix=/opt/mlterm

  #make

  #make install

  把源码包安装的软件,都指定安装在 /opt目录中,这样不就知道了;

  如果删除,就删除相应的软件目录;

  有些软件要在解压安装目录中执行 make uninstall ,这样就卸载掉了。
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值