VMware上安装Ubuntu Linux虚拟机详细步骤

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“在VMware上安装Linux系统,主要涉及Ubuntu 14.04 64位版本。” 本文将介绍如何在VMware上安装Linux操作系统,以Ubuntu 14.04 64位为例,这是一个适合开发环境的选择。首先,确保你的硬件满足最低要求,推荐使用64位的Windows 7旗舰版,至少8GB内存,以及至少80GB的硬盘空间,因为虚拟机至少需要4GB内存和20GB硬盘空间。为了安装过程的顺利,建议预留100GB以上的磁盘空间。 安装VMware软件是第一步,这里推荐使用VMware 12,它对USB 3.0的支持更佳。如果你已有10.0或更高版本,可以通过帮助菜单进行升级,但非必需。VMware的安装和升级过程可参考相关教程。 接下来是创建虚拟机的步骤: 1. 打开VMware,点击“文件”菜单,选择“新建虚拟机”,进入自定义设置。 2. 选择“自定义(高级)”选项,然后点击“下一步”。 3. 在虚拟机兼容性设置中,选择你的系统支持的最高版本,通常默认就是最高的,然后点击“下一步”。 4. 在安装客户机操作系统界面,选择“稍后安装操作系统”,点击“下一步”。 5. 接着,选择客户机操作系统类型为“Linux”,版本为“Ubuntu 64位”。 6. 在虚拟机命名界面,输入你喜欢的虚拟机名称,如“JackAndroid”,并指定虚拟机文件存储的位置,确保该位置有至少100GB的可用空间。 7. 在处理器配置界面,一般设置为1个处理器,核心数量根据实际CPU(例如i5-4570为四核)进行配置。 继续创建虚拟机的过程,你需要指定虚拟机的内存大小,一般推荐分配给虚拟机至少4GB内存。然后,配置磁盘大小,可以选择创建固定大小或动态扩展的磁盘,固定大小会更快但占用空间多,动态扩展则初始占用小,随使用增加。这里,建议为Ubuntu分配至少20GB的磁盘空间。 完成上述设置后,虚拟机的基础配置就完成了。接下来,插入Ubuntu的ISO镜像文件,通过VMware的“CD/DVD”设备设置,选择“使用ISO映像文件”并指向下载的ubuntu-14.04-desktop-amd64.iso。启动虚拟机后,将引导进入Ubuntu的安装程序。 在Ubuntu安装过程中,按照提示进行网络设置、时区选择、用户创建等操作。安装完成后,重启虚拟机,你就可以在Windows系统中运行Linux环境了。这种双系统配置有利于开发者在不同的操作系统间切换,方便进行跨平台的开发和测试工作。 总结,通过VMware在Windows上安装Linux虚拟机,可以实现多操作系统共存,为开发人员提供了便利。确保硬件条件满足,正确配置虚拟机参数,选择合适的Linux发行版,就能成功搭建起一个稳定的Linux开发环境。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行