最近发布的 Ubuntu 22.04 LTS 充满了新的视觉变化和功能。

但与任何其他版本一样，它也存在一些错误和问题。

我在 Ubuntu 22.04 中遇到的令人不快的惊喜之一是 AppImage 应用。

即使拥有所有正确的权限，AppImage 应用也会拒绝在我新安装的 Ubuntu 22.04 系统中启动。

如果你遇到类似的情况，我有个好消息要告诉你。修复非常简单。

在 Ubuntu 22.04 LTS 中运行 AppImage 应用

这里的问题是 Ubuntu 22.04 缺少 FUSE（用户空间中的文件系统）库。FUSE 库为用户空间程序提供了一个接口，可以将虚拟文件系统导出到 Linux 内核。

这就是 AppImage 在虚拟文件系统上的工作方式。由于缺少这个关键库，AppImage 无法按预期工作。

现在你了解了问题的根本原因，让我们看看如何使其工作。

第 1 步：安装 libfuse

在 Ubuntu 中打开终端并使用以下命令安装 FUSE 库支持：

sudo apt install libfuse2

如果你不熟悉终端，那么你需要了解以下内容。它会要求你输入 sudo 密码。实际上，那是你的帐户密码。 当你输入密码时，屏幕上不会显示任何内容。这是设计使然。只需继续输入密码并输入。

第 2 步：确保 AppImage 文件具有正确的文件权限

这个不用说了。你需要对下载的应用的 AppImage 文件具有“执行”权限。

转到你已下载所需应用的 AppImage 文件的文件夹。右键单击并选择 属性 Properties 。

现在转到 权限 Permissions 选项卡并选中“ 允许将文件作为程序执行 Allow executing file as program ”选项。

设置完成后就好了。现在只需双击该文件，它就会按预期运行应用。

获取 libfuse 的这个小步骤已经在我的 安装 Ubuntu 22.04 后推荐要做的事情列表 上了。

进一步的故障排除提示

你的 AppImage 文件仍未运行？你下载的 AppImage 可能会出现一些其他问题，使其无法运行。

检查它的一种方法是下载一个已知的应用，如 Balena Etcher 并查看其 AppImage 文件是否有效。如果这个没问题，那么当你下载的另一个应用的 AppImage 文件无法工作，你可以通过从终端运行 AppImage 文件并分析它显示的错误来深入挖掘。

对你有用吗？

继续尝试。如果有效，请给我写个“感谢”。如果仍然没有解决，请在评论部分中提及详细信息，我会尽力帮助你。

（该图片由 Ryan McGuire 在 Pixabay 上发布）

via: https://itsfoss.com/cant-run-appimage-ubuntu/

作者：Abhishek Prakash 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

对用户而言，优秀的对外数据分析工具非常关键，因此选择合适的数据架构就显得尤为重要。

现如今，数据分析不再是仅面向内部开发人员。当为业务方构建数据分析系统时，你需要确认哪种数据库后端是最合适的。

程序员的本能可能是“选用自己了解的数据库（例如 PostgreSQL 或 MySQL）”。数据仓库也可能会扩展核心的 BI 仪表板和报告之外的功能，不过对业务方的数据分析支持仍是其重要功能之一，因此要选择合适的工具来保证此功能的性能。

问题的关键点在于用户体验，以下是对外支持数据分析工作的一些关键技术讨论点（以 Apache Druid 为例）。

低延迟特性

一直在队列中等待查询会让人很恼火。与延迟有关的因素包括数据量、数据库的处理能力、用户和 API 调用的数量，以及数据库支持查询应用的能力。

当数据量比较大时，有一些方法可以基于任意在线分析处理（OLAP）数据库构建交互式数据体验，但或多或少都有一些其他方面的牺牲。预计算查询会对性能要求较高，还会使架构变得僵化。预聚合处理会使数据粒度变大。将数据时间限制在近期的处理方式，会使得数据完整性得不到保证。

一个“不妥协”的解决方案是选择专为大规模交互而构建的优化架构和数据格式，Apache Druid 正是这样一个旨在支持现代分析程序的实时数据库。

• 首先，Druid 具备特有的分布式弹性架构，可将数据从共享数据层预取到近乎无限容量的数据服务器集群中。这种架构与诸如云数据仓库这样的解耦查询引擎相比，具有更快的性能，因为它不需要移动数据，并且比像 PostgreSQL 和 MySQL 这样的纵向扩展数据库具有更高的可扩展性。
• 其次，Druid 采用内置于数据格式中的自动多级索引来驱动每个内核去支持更多查询操作。在常规 OLAP 列格式基础之上，还增加了全局索引、数据字典和位图索引，这可以最大化利用 CPU 周期，加快处理速度。

高可用性

如果开发团队为内部报告搭建了一个后端，那么中断几分钟甚至更长时间真的很严重吗？实际上并不是的。所以在典型 OLAP 数据库和数据仓库中，计划外的停机和维护是可以允许的。

但是如果你们团队构建了一个对外的供客户使用的分析应用程序，如果发生数据中断，会严重影响客户满意度、收入，当然还有你的周末休息时间。这就是为什么弹性（高可用性和数据持久性）需要成为对外分析应用程序数据库中的首要考虑因素。

考虑弹性就需要考虑设计标准。节点或集群范围的故障能完全避免吗？丢失数据的后果有多严重？保障应用程序和数据需要涉及哪些工作？

关于服务器故障，保证弹性的常规方法是多节点服务以及 备份机制。但如果你是为客户构建应用程序，则对数据丢失的敏感性要高得多。偶尔的备份并不能完全解决这一问题。

Apache Druid 的核心架构内置了该问题的解决方案，本质是一种强大而简单的弹性方法，旨在保证承受任何变故都不会丢失数据（即使是刚刚发生的事件）。

Druid 基于对象存储中共享数据的自动、多级复制实现高可用性（HA）和持久性。它实现了用户期望的 HA 特性以及持续备份机制，即使整个集群出现问题，也可以自动保护和恢复数据库的最新状态。

多用户

一个好的应用应该同时兼备大用户量和“引人入胜”的体验，因此为高并发构建后端非常重要。你肯定不想看到因为应用挂掉而让客户沮丧。内部报告的架构不必考虑这点，因为并发用户数量要小得多且有限。所以现实是，用于内部报告的数据库可能并不适合高并发应用程序。

为高并发构建数据库主要在于取得 CPU 使用率、可伸缩性和成本之间的平衡点。解决并发问题的通常做法是投入更多硬件成本。逻辑上说，只要增加 CPU 的数量，就能够同时进行更多的查询操作。虽然事实确实如此，但成本的增加是不可忽视的。

更好的方法还是使用像 Apache Druid 这样的数据库，它具有优化的存储和查询引擎，可以降低 CPU 使用率。我们强调的关键词是“优化”。数据库不应该读取它不需要的数据。Apache Druid 可以让基础设施在同一时间跨度内为更多查询操作提供服务。

节省成本是开发人员使用 Apache Druid 构建外部分析应用程序的一个重要原因。Apache Druid 具有高度优化的数据格式，结合了从搜索引擎世界借鉴来的多级索引以及数据缩减算法，可以最大限度地减少所需的处理量。

最终表现就是 Apache Druid 提供了其他数据库不可比拟的处理效率。它可以支持每秒数十到数千跨度的 TB 甚至 PB 级别的查询。

着眼当下，预见未来

分析应用程序对于用户而言至关重要，所以要构建正确的数据架构。

你肯定不想一开始就选择了一个错误的数据库，然后在后续扩展时面对诸多令人头疼的问题。幸运的是，Apache Druid 可以从小规模开始，并在之后轻松扩展以支持任何可以想象的应用程序。Apache Druid 有 优秀的官方文档，当然它是开源的，所以不妨尝试一下并，快速上手吧。

via: https://opensource.com/article/22/4/apache-druid-open-source-analytics

作者：David Wang 选题：lkxed 译者：unigeorge 校对：wxy

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在当今快节奏的数字世界中，机构们使用低代码/无代码（LC/NC）应用来快速构建新的信息系统。本文将介绍 PyCaret，这是一个用 Python 编写的低代码机器学习库。

PyCaret 是 R 编程语言中 Caret（ 分类和回归训练 Classification And REgression Training 的缩写）包的 Python 版本，具有许多优点。

• 提高工作效率： PyCaret 是一个低代码库，可让你提高工作效率。由于花费更少的时间进行编码，你和你的团队现在可以专注于业务问题。
• 易于使用： 这个简单易用的机器学习库将帮助你以更少的代码行执行端到端的机器学习实验。
• 可用于商业： PyCaret 是一个可用于商业的解决方案。它允许你从选择的 notebook 环境中快速有效地进行原型设计。

你可以在 Python 中创建一个虚拟环境并执行以下命令来安装 PyCaret 完整版：

pip install pycaret [full]

机器学习从业者可以使用 PyCaret 进行分类、回归、聚类、异常检测、自然语言处理、关联规则挖掘和时间序列分析。

使用 PyCaret 构建分类模型

本文通过从 PyCaret 的数据仓库中获取 Iris 数据集来解释使用 PyCaret 构建分类模型。

我们将使用 Google Colab 环境使事情变得简单，并按照下面提到的步骤进行操作。

步骤 1

首先，通过给出以下命令安装 PyCaret：

pip install pycaret

步骤 2

接下来，加载数据集，如图 2 所示：

from pycaret.datasets import get_data
dataset = get_data('iris') 
（或者）
import pandas as pd 
dataset = pd.read_csv('/path_to_data/file.csv')

步骤 3

现在设置 PyCaret 环境，如图 2 所示：

from pycaret.classification import *
clf1 = setup(data=dataset, target = ‘species’)

使用 PyCaret 构建任何类型的模型，环境设置是最重要的一步。默认情况下，setup() 函数接受参数 data（Pandas 数据帧）和 target（指向数据集中的类标签变量）。setup() 函数的结果如图 3 所示。 setup() 函数默认将 70% 的数据拆分为训练集，30% 作为测试集，并进行数据预处理，如图 3 所示。

步骤 4

接下来，找到最佳模型，如图 4 所示：

best = compare_models()

默认情况下，compare_models() 应用十倍交叉验证，并针对具有较少训练时间的不同分类器计算不同的性能指标，如准确度、AUC、召回率、精度、F1 分数、Kappa 和 MCC，如图 4 所示。通过将 tubro=True 传递给 compare_models() 函数，我们可以尝试所有分类器。

步骤 5

现在创建模型，如图 5 所示：

lda_model=create_model (‘lda’)

线性判别分析分类器表现良好，如图 4 所示。因此，通过将 lda 传递给 create_model() 函数，我们可以拟合模型。

步骤 6

下一步是微调模型，如图 6 所示。

tuned_lda=tune_model(lda_model)

超参数的调整可以提高模型的准确性。tune_model() 函数将线性判别分析模型的精度从 0.9818 提高到 0.9909，如图 7 所示。

步骤 7

下一步是进行预测，如图 8 所示：

predictions=predict_model(tuned_lda)

predict_model() 函数用于对测试数据中存在的样本进行预测。

步骤 8

现在绘制模型性能，如图 9 所示：

evaluate_model(tuned_lda)

evaluate_model() 函数用于以最小的努力开发不同的性能指标。你可以尝试它们并查看输出。

via: https://www.opensourceforu.com/2022/05/pycaret-machine-learning-model-development-made-easy/

作者：S Ratan Kumar 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy

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Mplayer 是 Linux、Windows、Mac 和 DOS 等操作系统上常见的一款开源媒体播放器。

听音乐是放松心情的好方法。在 Linux 上，我使用 Rhythmbox 听音乐。但是你可能不知道在 FreeDOS 上也可以听音乐。让我们看一下两款流行的音乐播放器吧：

用 Mplayer 听音乐

Mplayer 是一款开源的媒体播放器，通常安装于 Linux、Windows 和 Mac 上，但也有 DOS 版本可用。这里我们讨论的就是在 FreeDOS 版本。虽然其 DOS 移植版基于旧版（2007 年的 1.0rc2-3-3-2 版），但它完全适用于在 DOS 上播放媒体。

我使用 MPlayer 在 FreeDOS 上听音乐文件。在这个例子中，我复制了我最喜欢的有声读物之一，Big Finish Productions 的 神秘博士：闪点行动 Doctor Who: Flashpoint ，并在我的 FreeDOS 计算机上将其保存为 C:\MUSIC\FLASHPNT.MP3。为了在 FreeDOS 上收听闪点行动，我从 FreeDOS 命令行启动 MPlayer 并指定要播放的 MP3 文件名。MPlayer 的基本用法是 mplayer [options] filename，如果默认设置可用，你应该可以直接使用该文件名启动 MPlayer。在本例中，我运行以下命令将工作目录切换为 \MUSIC，然后使用 MPlayer 播放我的 MP3 有声读物文件：

CD \MUSIC
MPLAYER FLASHPNT.MP3

FreeDOS 不区分大小写，因此它将忽略 DOS 命令和任何文件或目录的大小写字母的区别。你键入 cd \music 或 Cd \Music 都可以切换到 Music 目录，效果相同。

你可以用 Mplayer 播放 MP3 文件

使用 MPlayer 在 FreeDOS 播放音乐文件时没有花哨的界面。但同时，它也不会分散注意力。所以我可以一边让 FreeDOS 在我的 DOS 计算机上播放 MP3 文件，一边使用另一台计算机做其他事情。然而，FreeDOS 一次只运行一个任务（换句话说，DOS 是一个 单任务 single-tasking 操作系统），所以我不能将 MPlayer 置于 FreeDOS 的“后台”运行，而在 同一台 FreeDOS 机 上处理其他事情。

请注意，MPlayer 是一个需要大量内存才能运行的大程序。虽然 DOS 本身并不需要太多的内存来运行，但我建议至少有 16M 的内存来运行 MPlayer。

使用 Open Cubic Player 听音频文件

FreeDOS 不止提供了 MPlayer 来播放媒体。还有 Open Cubic Player，它支持多种文件格式，包括 Midi 和 WAV 文件。

1999 年，我录制了一段简短的音频文件，内容是我说：“你好，我是 Jim Hall，我把 ‘FreeDOS’ 发音为 FreeDOS。"这是一个玩笑，借鉴了 Linus Torvalds 录制的演示他如何发音 Linux 的 类似的音频文件（English.au，包含在 1994 年的 Linux 源代码树中）中的创意。我们不会在 FreeDOS 中分发这段 FreeDOS 音频剪辑，但欢迎你从我们的 Silly Sounds 目录中下载它，该目录位于 Ibiblio 的 FreeDOS 文件存档中。

你可以使用 Open Cubic Player 收听 FreeDOS 音频剪辑。通常从 \APPS\OPENCP 目录键入 CP 命令运行 Open Cubic Player。但 Open Cubic Player 是 32 位应用程序，运行它需要 32 位 DOS 扩展器。常见的 DOS 扩展器是 DOS/4GW。虽然可以免费使用，但 DOS/4GW 不是开源程序，因此我们不会将其作为 FreeDOS 包分发。

相反，FreeDOS 提供了另一个名为 DOS/32A 的开源32位扩展器。如果你在安装 FreeDOS 时没有安装所有内容，则可能需要使用 FDIMPLES 进行安装。我使用这两行命令切换到 \APPS\OPENCP 路径，并使用 DOS/32A 扩展器运行 Open Cubic Player：

CD \APPS\OPENCP
DOS32A CP

Open Cubic Player 没有花哨的用户界面，但你可以使用方向键将 文件选择器 File Selector 导航到包含要播放的媒体文件的目录。

Open Cubic Player 打开文件选择器

文本比在其他 DOS 应用程序中显示的要小，因为 Open Cubic Player 会自动将显示更改为使用 50 行文本，而不是通常的 25 行。当你退出程序时，Open Cubic Player 会将显示重置为 25 行。

选择媒体文件后，Open Cubic Player 将循环播放该文件（按键盘上的 Esc 键退出）。当文件通过扬声器播放时，Open Cubic Player 会显示一个频谱仪，以便你可以观察左右声道的音频。FreeDOS 音频剪辑是以单声道录制的，因此左右声道是相同的。

Open Cubic Player 中播放 FreeDOS 音频文件

DOS 可能来自较早的年代，但这并不意味着你不能使用 FreeDOS 来执行现代任务或播放当前的媒体。如果你喜欢听数字音乐，试一试在 FreeDOS上 使用 Open Cubic Player 或 MPlayer 吧！

（题图由 Anselmo Pedraz 在 Pixabay 上发布）

via: https://opensource.com/article/21/6/listen-music-freedos

作者：Jim Hall 选题：lujun9972 译者：hanszhao80 校对：wxy

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这是一篇对漂亮而时尚的 Xebian Linux 发行版的快速评测。

Xebian 是一个基于 Xfce 桌面环境的 Linux 发行版，基于 Debian 不稳定分支（sid）。这个 Linux 发行版提供了一个带有基本的 Xfce 桌面的 Debian，而无需更改配置和附加软件包。因此，你不用在安装 Debian 和 Xfce 上花费太多时间就可以获得通常的开箱即用体验。

那么，如果你想尝试一下，这是对 Xebian 的快速评测。

Xebian 评测

安装

考虑到林林总总的 ISO（迷你、自由、非自由等等），Debian 安装可能会有点复杂。毕竟，它是一个真正的“通用操作系统”。但是对于 Xebian，就轻松多了，因为它只有一个提供了 Debian sid 和 Xfce 的 64 位 ISO 文件。Xebian 使用 Debian 原生的安装程序，在你的物理系统或虚拟机中安装此发行版都相当简单。

在我的测试过程中，安装很顺利，没有报告任何问题。安装大约需要 4 分钟。

外观和感觉

安装后，当你首次启动系统时，你会看到带有 Xebian 默认壁纸的漂亮登录页面。这个登录屏幕是标准的默认 Xfce 桌面登录页面。

首先，该桌面非常轻量，有着 Xfce 的干净外观。Xebian 就是一个在 Debian 上提供了完整 Xfce 桌面的 Linux 发行版。因此，唯一的区别是看起来不错的默认壁纸，以及默认的 Numix 主题（深色）。那些喜欢更传统外观的人也可以使用 Adwaita 和 Gerybird 主题。

其次，顶部面板右侧有 “ 鼠须菜单 Whisker Menu ” 和标准的系统托盘，带有音量控制、电池指示、网络/Wi-Fi 和日期/时间。

应用

Xebian 打包了所有 Xfce 原生应用，而没有添加任何额外内容。安装了它，你就应该拥有了一个稳定的工作桌面，并预装了以下应用程序：

• Thunar 文件管理器
• Ristretto 图像查看器
• Mousepad 文本编辑器
• Catfish 文件搜索
• XFCE 终端
• Firefox 浏览器
• Synaptic 包管理器
• GParted 分区程序
• 系统设置

除此之外，如果你需要任何其他应用，你可以使用 “ 新立得 Synaptic ” 包管理器轻松安装它们。使用内置的 “ 软件及软件源 Software and Sources ” 应用可以轻松调整软件源。

Xfce 4.16 是当前的稳定正式版本，并一同提供了其原生应用。而 Xfce 4.18 距离最终版本还很遥远。

该发行版的核心基于 Debian 不稳定分支 “sid”，在撰写本文时它正处于 Debian 12 “bookworm” 的发布路径上。它基于最新的 Linux 内核 5.17 进行滚动发布。

此外，如果你需要一个常规的图像编辑器、图形软件和办公套件（例如 LibreOffice），那么你可以手动安装它们。它们不是 ISO 文件的一部分。

现在，让我们来看看性能。

Xebian 的性能

Xebian 是轻量级的，非常适合旧硬件，这要归功于 Debian。我分两个阶段测试了其性能。

在让系统闲置一段时间后的理想阶段，消耗了大约 710 MB 内存，而 CPU 平均为 2%。大多数空闲状态资源被 Xfce4-desktop 和 Xfce 窗口管理器消耗。

其次，我在重度使用阶段对其进行了测试。我使用文件管理器、文本编辑器、终端和 Firefox 浏览器的一个实例作为工作负载尝试了 Xebian。在此工作负载下，Xebian 平均消耗 1.2GB 内存和 2% 到 3% 的 CPU，具体取决于各自的应用活动。而且，Firefox 明显消耗了大部分内存和 CPU，其次是 Xfce 窗口管理器的内存消耗增加了近 50%。

总的来说，我认为它是稳定的，应该可以在至少 4 GB 内存的中档硬件中正常工作。

结束语

基于 Debian 不稳定分支的 Linux 发行版 很少。如果你正在寻找 Xfce 和 Debian sid 的特定组合，那么 Xebian 是合适的，因为你从 Debian 获得了一个很可靠的滚动版本，并内置了 Xfce。

虽然它说是“不稳定”的，但根据我的经验，如果你每周保持系统更新，Debian “不稳定” 分支会很好地工作。

最后，如果你想尝试此发行版，请访问官方网站并

下载 ISO 文件

via: https://www.debugpoint.com/2022/05/xebian-review-2022/

作者：Arindam 选题：lkxed 译者：geekpi 校对：wxy

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几天前，我分享了我 对新 GNOME 文本编辑器的体验，它是原编辑器 Gedit 的替代品。

但它并不是唯一的应用程序替代品。GNOME 42 还有一个新的终端，叫做 控制台 Console 。

让我来分享一下 GNOME 提供的这个新终端的新功能，以及它的使用体验吧！

控制台：GNOME 的新终端模拟器

这个新应用程序的目标是提供一个“简单的、用户友好的终端模拟器”。它确实“简单”，因为它没有提供以往 GNOME 终端下用户习惯的许多功能。

后面我会继续谈这个话题。让我们先看看 GNOME 控制台的新功能。

桌面通知

Ubuntu 上的 GNOME 终端从来没有这个功能，不过我在 elementary 和 Fedora 等发行版中看到过。

这是一个很方便的功能，当一个长期运行的命令执行完毕时，终端会发送一个桌面通知。

如果你在命令正在运行的同时，需要做其他事情，那么得到命令完成的通知有助于你保持工作效率。

进行 root 和 SSH 操作时改变窗口颜色

这很可能是我在其他终端程序中没有见过的独特功能。

当你用 sudo 运行命令或 切换到 root 用户 时，应用程序窗口会变成红色。

我想它的目的是警告用户他们正在使用高级权限，因此在运行命令时要小心。

同样，如果你使用 SSH 连接到一个远程服务器，终端应用程序窗口的颜色会变成紫色。

这也是提醒用户命令正在远程 Linux 机器上运行，而不是在本地机器上运行的好方法。

主题

遵循新的设计准则，控制台提供了三种主题：浅色、深色和跟随系统。

控制台默认使用系统主题，它根据你的操作系统的深浅主题而改变终端配色。你也可以单独使用控制台的浅色/深色主题，而不用改变系统主题。

关于主题的内容差不多就这些。你可以进行的 终端定制 并不多。

关闭终端窗口时更好的警告

当你试图关闭一个仍在运行的命令时，老的 GNOME 终端也会显示一个警告。

这个警告在新的 GNOME 控制台中稍好一些，因为它也会显示正在运行的命令。

透明界面

GNOME 控制台默认有一个透明界面。在正常模式下，你可以透过它看到一点背景。

例如，你可以看到背景程序中的一些模糊的文字。

我注意到，当控制台进入全屏模式时，界面不再透明。而且，你无法配置透明度。

其他功能

谢天谢地，你可以在控制台中使用标签。

你可以执行与以往 GNOME 终端一样的搜索操作。

它没有太多的选项。 汉堡菜单 hamburger menu 让你一眼就能看到所有可用的键盘快捷键。

以上就是关于 GNOME 控制台的一切。

在 Ubuntu 22.04 上安装 GNOME 控制台

如果你的发行版使用了原版 GNOME 42，那么它应该默认提供了新终端。

尽管 Ubuntu 22.04 使用的是 GNOME 42，但它仍然使用旧的 GNOME 终端。不过，你可以使用下面的命令来安装新的控制台。

sudo apt install gnome-console

总结

你可能会想，既然我们已经有了一个更好的、功能更强的 GNOME 终端，为什么还要开发一个新的控制台呢？这是因为 GNOME 有了新的设计指南。改造这些应用程序的旧代码库太复杂了，可能也不大划算，从头开始写反而会更容易，因此你会看到更多的“新的” GNOME 应用程序，如控制台和文本编辑器。

由于这个新的应用程序的目标是让事情更简单，因此它没有提供很多功能。你不能定制它，改变颜色、字体等。由于不支持定制，所以也不需要配置文件。

对于很少使用终端的人来说，控制台已经够用了。不过，我认为应该增加在输入密码时显示星号的功能。其他 面向初学者的发行版，如 Mint，就使用了这个功能，从而避免对 Linux 新手用户造成困扰。

你如何看待这个新的 GNOME 控制台，以及这种创建“新的 GNOME 应用程序”的方式呢？欢迎在下方评论区发表你的看法。

via: https://itsfoss.com/gnome-console/

作者：Abhishek Prakash 选题：lkxed 译者：lkxed 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出