从 Dapper 升级到 Edgy Beta 的步骤

本文提供了一个详细的Ubuntu系统升级教程,从准备阶段到最终完成升级,包括修改软件源、使用apt-get命令进行更新及解决升级过程中可能出现的问题。

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好久没上来写 Blog了,倒不是不写,而是本本拿去修了,而且还一修三个月,所以...... 修好了本本之后,一上来,却发现都已经快出 Edgy 了。于是在 Beta 版出来之后就有点坐不住了,前几天升了一次级,把自己升级的一些经验和步骤写了出来,以供大家参考!

在升级之前,首先要先做一件事,就是要完整安装 ubuntu-desktop。原因是升级时可能会用到其中的一些包,如果不装全的话,升级可能会出问题!于是乎不管我是否已经装全,先 apt-get 一下总没错:

sudo apt-get install ubuntu-desktop

然后当然是把源给改成 edgy 的了

sudo vi /etc/apt/sources.list

然后将其中的 dapper 改成 edgy 就可以了,不过你也可以偷个懒,用下面的命令,结果是一样的:

sudo sed -e 's/\sdapper/ edgy/g' -i /etc/apt/sources.list

完了之后,就可以升级了!

sudo apt-get update && sudo apt-get dist-upgrade

在升级完成之后,你还可以看看有哪些没有升级的包,然后将这些包卸掉,再重新安装一遍,然后再运行一次

sudo apt-get install ubuntu-desktop

然后你就可以重启了,重启完成后。再把那些没用的包给去掉,可以运行:

sudo apt-get autoremove

这样就升级成功了!



本文转自 firehare 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/firehare/587162,如需转载请自行联系原作者

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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