深入解读ArchLinux中Wine的使用方法
安装必要的包:
sudo pacman -S wine wine-mono winetricks zenity
安装完后输入vim ~/.bashrc
,往里面插入:
export WINEARCH="win32"
保存并退出,重启系统
进入桌面后运行:
winecfg
把操作系统改为Windows 10
复制Windows下的字体文件到~/.wine/drive_c/windows/Fonts
,然后运行:
winetricks
选择Select the default wineprefix
(选择默认的wine容器),然后再选择Run uninstaller
,单击Install...
选择安装包安装程序
最后在终端输入wine <exe>
运行你喜欢的程序吧!
使用Wine运行Photoshop CS6
注意:一定要使用绿色版的Photoshop!
-
在终端输入
winecfg
,然后点击“libraries”选项卡,单击“New overrides for library:”下面的文本选择框,然后添加msvcp100
库 -
选中
msvcp100
后单击“Edit…”,选择“Native then Builtin”(也就是原装先于内建) -
使用
wine
命令运行Photoshop的绿化程序wine <exe>
-
使用
winetricks
命令安装atmlibwinetricks atmlib
警告:文件http://x3270.bgp.nu/download/specials/W2KSP4_EN.EXE下载可能非常慢,可以使用第三方下载器下载,然后将文件放到
~/.cache/winetricks/win2ksp4
文件夹下 -
创建启动器入口(可选)
可以在
home
目录新建一个.start.sh
的隐藏文件,然后执行chmod +x .start.sh
命令加权然后在
/.local/share/applications/
目录下创建一个start.desktop
文件,输入以下内容:[Desktop Entry] Version=1.0 Name=Photoshop Comment=A photo editer. Exec='/home/yuxiang/.start.sh' Terminal=false Type=Application Icon=/home/yuxiang/.logo/start.png
注意,
Exec
和Icon
的路径要改成你自己的 -
创建命令行入口(可选)
在终端内输入
vim ~/.bashrc
打开Bash的配置文件,然后添加以下内容:alias photoshop='wine ~/.wine/drive_c/Program\ Files/Adobe\ Photoshop\ CS6/Adobe\ Photoshop\ CS6/Photoshop.exe'
保存退出后在终端输入
source ~/.bashrc
刷新缓存,以后就可以使用photoshop
命令进入PS了
如果使用PS打开图片显示的是黑屏,那么请取消勾选“首选项(N)”下的“性能”下的“使用图形处理器”
推荐阅读
-
在一篇文章中深入讲解多模态大型模型视频检索技术的实施和使用方法
-
深入解读ArchLinux中Wine的使用方法
-
深度学习中的不确定性量化:2020年实用技术与应用大解析 - 61页精华解读" 这份报告深入剖析了近年来深度学习领域中不确定性量化(UQ)技术的最新发展,包括其在强化学习(RL)中的运用实例。探讨了贝叶斯近似和集成学习等主流UQ方法在各个具体场景中的广泛应用,比如自动驾驶、目标识别、图像修复、医疗影像分析(如分类和分割)、文本理解(如文本分类和风险评估)、以及生物信息学等多个领域。 报告进一步梳理了UQ方法在深度学习领域的关键应用案例,并针对当前面临的挑战及未来研究方向进行了概览和展望,为这一领域的研究人员和实践者提供了有价值的参考指南。
-
深入解析密码学中的经典现象:生日悖论与破解策略——详细解读
-
解读D2L中valid_lens的使用方法
-
深入理解Golang中的切片使用方法及其原理
-
深入理解Pandas中的value_counts()函数的使用方法
-
【Netty】「萌新入门」(七)ByteBuf 的性能优化-堆内存的分配和释放都是由 Java 虚拟机自动管理的,这意味着它们可以快速地被分配和释放,但是也会产生一些开销。 直接内存需要手动分配和释放,因为它由操作系统管理,这使得分配和释放的速度更快,但是也需要更多的系统资源。 另外,直接内存可以映射到本地文件中,这对于需要频繁读写文件的应用程序非常有用。 此外,直接内存还可以避免在使用 NIO 进行网络传输时发生数据拷贝的情况。在使用传统的 I/O 时,数据必须先从文件或网络中读取到堆内存中,然后再从堆内存中复制到直接缓冲区中,最后再通过 SocketChannel 发送到网络中。而使用直接缓冲区时,数据可以直接从文件或网络中读取到直接缓冲区中,并且可以直接从直接缓冲区中发送到网络中,避免了不必要的数据拷贝和内存分配。 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer 方法来创建基于直接内存的 ByteBuf: ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer 方法来创建基于堆内存的 ByteBuf: ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); 注意: 直接内存是一种特殊的内存分配方式,可以通过在堆外申请内存来避免 JVM 堆内存的限制,从而提高读写性能和降低 GC 压力。但是,直接内存的创建和销毁代价昂贵,因此需要慎重使用。 此外,由于直接内存不受 JVM 垃圾回收的管理,我们需要主动释放这部分内存,否则会造成内存泄漏。通常情况下,可以使用 ByteBuffer.clear 方法来释放直接内存中的数据,或者使用 ByteBuffer.cleaner 方法来手动释放直接内存空间。 测试代码: public static void testCreateByteBuf { ByteBuf buf = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(16); System.out.println(buf.getClass); ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); System.out.println(heapBuf.getClass); ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); System.out.println(directBuf.getClass); } 运行结果: class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf 池化技术 在 Netty 中,池化技术指的是通过对象池来重用已经创建的对象,从而避免了频繁地创建和销毁对象,这种技术可以提高系统的性能和可伸缩性。 通过设置 VM options,来决定池化功能是否开启: -Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled} 在 Netty 4.1 版本以后,非 Android 平台默认启用池化实现,Android 平台启用非池化实现; 这里我们使用非池化功能进行测试,依旧使用的是上面的测试代码 testCreateByteBuf,运行结果如下所示: class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf 可以看到,ByteBuf 类由 PooledUnsafeDirectByteBuf 变成了 UnpooledUnsafeDirectByteBuf; 在没有池化的情况下,每次使用都需要创建新的 ByteBuf 实例,这个操作会涉及到内存的分配和初始化,如果是直接内存则代价更为昂贵,而且频繁的内存分配也可能导致内存碎片问题,增加 GC 压力。 使用池化技术可以避免频繁内存分配带来的开销,并且重用池中的 ByteBuf 实例,减少了内存占用和内存碎片问题。另外,池化技术还可以采用类似 jemalloc 的内存分配算法,进一步提升分配效率。 在高并发环境下,池化技术的优点更加明显,因为内存的分配和释放都是比较耗时的操作,频繁的内存分配和释放会导致系统性能下降,甚至可能出现内存溢出的风险。使用池化技术可以将内存分配和释放的操作集中到预先分配的池中,从而有效地降低系统的内存开销和风险。 内存释放 当在 Netty 中使用 ByteBuf 来处理数据时,需要特别注意内存回收问题。 Netty 提供了不同类型的 ByteBuf 实现,包括堆内存(JVM 内存)实现 UnpooledHeapByteBuf 和堆外内存(直接内存)实现 UnpooledDirectByteBuf,以及池化技术实现的 PooledByteBuf 及其子类。 UnpooledHeapByteBuf:通过 Java 的垃圾回收机制来自动回收内存; UnpooledDirectByteBuf:由于 JVM 的垃圾回收机制无法管理这些内存,因此需要手动调用 release 方法来释放内存; PooledByteBuf:使用了池化机制,需要更复杂的规则来回收内存; 由于池化技术的特殊性质,释放 PooledByteBuf 对象所使用的内存并不是立即被回收的,而是被放入一个内存池中,待下次分配内存时再次使用。因此,释放 PooledByteBuf 对象的内存可能会延迟到后续的某个时间点。为了避免内存泄漏和占用过多内存,我们需要根据实际情况来设置池化技术的相关参数,以便及时回收内存; Netty 采用了引用计数法来控制 ByteBuf 对象的内存回收,在博文 「源码解析」ByteBuf 的引用计数机制 中将会通过解读源码的形式对 ByteBuf 的引用计数法进行深入理解; 每个 ByteBuf 对象被创建时,都会初始化为1,表示该对象的初始计数为1。 在使用 ByteBuf 对象过程中,如果当前 handler 已经使用完该对象,需要通过调用 release 方法将计数减1,当计数为0时,底层内存会被回收,该对象也就被销毁了。此时即使 ByteBuf 对象还在,其各个方法均无法正常使用。 但是,如果当前 handler 还需要继续使用该对象,可以通过调用 retain 方法将计数加1,这样即使其他 handler 已经调用了 release 方法,该对象的内存仍然不会被回收。这种机制可以有效地避免了内存泄漏和意外访问已经释放的内存的情况。 一般来说,应该尽可能地保证 retain 和 release 方法成对出现,以确保计数正确。
-
深入理解C++ STL中的map使用方法
-
R语言在竞争风险模型中的使用方法和解读