openSUSE-11.1 linux firefox 插件

本文详细介绍了在Firefox浏览器中安装Java插件的方法。针对无法通过官方渠道安装的问题,提供了替代网站资源,并指导如何在Linux环境下正确配置Java支持,确保浏览器稳定运行。
安装firebug等插件
由于firefox-工具-附加组件-get-add-ons一直无法显示组件,导致firebug等插件无法安装,
访问[url]https://addons.mozilla.org/[/url]发现竟然无法访问,无奈之下只好找了个替代的网站:
[url]http://addons.sociz.com/firefox/extensions/[/url]
来安装我需要的插件。

安装java支持

在firefox/lugins目录或者~/.mozilla/plugins下执行:
ln -s $JAVA_HOME/jre/plugin/i386/ns7/libjavaplugin_oji.so
如果是安装的jre,可能命令语句如下:
ln -s $JAVA_HOME/plugin/i386/ns7/libjavaplugin_oji.so
其中JAVA_HOME是JAVA安装的位置了。在我的机器上是usr/java/jdk1.5.0_06。如果是安装的jre就是jre文件夹地址。

参考:如何为firefox安装java插件(Linux下)

其实逻辑很简单就是找到firefox的plugins目录下创建一个软连接到jre目录下的libjavaplugin_oji.so这个文件。不要直接copy过去,可能会导致firefox崩溃,无法启动

在suse上可能找不到对应的plugins目录,只能找到firefox或者mozilla的目录,可以自己建立了一个plugin目录即可。最后可以到一下网站随便找个程序测试一下能运行里面的applet就表示成功了:
[url]http://java.sun.com/applets/jdk/1.4/index.html[/url]
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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