在双硬盘win10上装Ubuntu18.04过程和一些小结

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原创 最新推荐文章于 2026-03-08 00:54:17 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
双硬盘安装Ubuntu22 文件，写入U盘，制作系统启动盘。（注：最好是一个空U盘，要不然会被格式化）因为是U盘的UEFI启动，因此需要设置EFI引导。绿色免安装，下载后点exe运行即可(windwos环境下)swap交换空间，也就是虚拟内存的地方；bios版本不同，方式也不同；进入安装界面后，按提示选择配置项。swap虚拟内存区（固态盘中）设置EFI引导区（固态盘中）1、固态盘128G安装系统。用于：Ext4日志文件系统。用于：Ext4日志文件系统。按照如图设置后，软件会把。用于：fat32文件系统。较新的机子选：GPT。 阅读详情

0.目录

 1.前提
 2.安装Ubuntu的准备
 3.安装过程
 4.安装后的一些坑的解决方法
 5.删除Ubuntu
 6.deb包安装命令
 7.相关参考资料

1.前提介绍

本贴记录win10上双硬盘装Ubuntu独立双系统的流程和我在安装过程中卡屏死机找到的解决方法。

本文的安装过程适用于UEFI + GPT 的双硬盘电脑，使用启动项来启动不同的系统

坑的解决办法可以普适参考

我是在笔记本电脑上装的，是联想的拯救者R720，128gSSD和1T的固态硬盘，和 英伟达GTX1050ti（说这个是因为N卡会卡死~）。
因为个人原因，我不打算将Ubuntu装在固态上，所以是win10装在固态，Ubuntu另外装在机械硬盘，两套系统基本独立运行，互不干扰。 删除也好办

2.安装准备

1.准备空白磁盘
此电脑——右键 管理——磁盘管理，在你的机械硬盘分一个未分配空间出来 不少于25g。不要新建卷
我自己的电脑是用了100g，下面是我用虚拟机截出来的一个示意图。
闲话：想要长期学习用的建议大一点好，如果只是试装一下的大于25g就基本可以，结合自己电脑的情况
在这里插入图片描述

2.制作U盘启动盘
(1)Ubuntu下载地址：https://www.ubuntu.com/download/desktop
下载完后得到.iso压缩文件

(2)使用软碟通UltraISO 或者PowerISO 刻录U盘
以软碟通UltraISO为例
继续试用——文件——打开——选择你下载iso镜像的位置——打开
在这里插入图片描述
然后，启动——写入硬盘映像，选择默认的hdd+ 就可以了

先格式化U盘，再写入，等读条完成就可以了。

另附用PowerISO 的操作过程：PowerISO制作Ubuntu的启动U盘

3.关闭一些设置
关闭快速启动
右键电源图标——电源选项——选择电源按钮功能——更改当前不可用设置——把快速启动的勾去掉——保存修改
在这里插入图片描述
关闭bios里面的Secure Boot （联想开机按F2，其他电脑按照自己的）
在这里插入图片描述

如果是N卡的要进行这一步 血的教训

把显卡类型调为 只使用核显，不然使用中会有冲突开机卡死，安装好系统，调好设定可以改回去，后面会说
单核显和A卡应该可以跳过
在这里插入图片描述
还有这里，关闭fast boot 和确保 usb boot 是开的，然后把你的u盘启动顺序调到最高。
那个第二的Ubuntu就是我安装的第二个系统，完成以上步骤后保存并退出。
在这里插入图片描述

3.安装Ubuntu18

如果上一步设置了U盘为第一启动项的话，开机可以直接进入ubuntu的安装，如果进入的是win10，那么重新开机，按启动项的那个键（联想是F12），选择进入u盘启动盘。如果没有这个启动项，多拔插几次，可能是接口问题，也可能是刻录的问题，重新刻录。

进入后，选Install Ubuntu直接安装，选try Ubuntu那个可以先体验不安装 。
补充：前面没有将显卡类型调成独显的在选择Install Ubuntu界面，先按 e 进入引导项设置

将 quiet splash - - -
改为 quiet splash nomodeset - - -

这样可以避免卡死的情况（单次的，关机失效）

选中文English也行 汉语 键盘什么的默认就好
笔记本会有个连接到无线网络，也建议选不想连接到网络，会拖时间

到这一步的时候，建议选最小安装，干净利落。正常安装多了办公软件libreOffice，和扫雷什么的，没有什么必要，你喜欢选那个也行，操作一样的。
不要选安装第三方软件，会耗时很长的
在这里插入图片描述
这一步装双系统要选其他选项
在这里插入图片描述
这一步很关键
选择空闲，大小留出来与你未分配大小相近的磁盘空间
点击左下角的“+”，或者直接右键那个磁盘空间，创建分区（4个）
第一个： 大小 500M ，主分区 ，用于：EFI系统分区 ，这个没有挂载点
第二个： 大小取决于你内存，一般是内存1~2倍，我8g内存设置8g，逻辑分区（主分区也行） 用于：交换空间
第三个： 大小不少于10g，我100g分了50g，主分区，用于：Ext4 日志文件系统，挂载点：/
第四个： 大小取决于你存放东西多少，我把剩余的都给了，主分区，用于： Ext4 日志文件系统，挂载点：/home
在这里插入图片描述
分好之后的分区，红圈就是我之前分的部分。图片下面的安装启动引导器的设备选挂载点为 EFI系统分区的设备，下图中的/dev/sda2，如果默认的话win10的引导就会并入ubuntu那个很丑的grub里了就是安装开头让你选的那种 切记切记选自己设为EFI的分区 选好后点现在安装
在这里插入图片描述
#这里我说说我自己对分区的一些看法。
1.EFI分区是用于安装好后Ubuntu的独立引导，大于200m就可以，多了也没用。
2.交换空间就相当于虚拟内存，主要用于休眠或内存不足等情况。以前内存小的时候，一般是2倍，现在内存大了，我觉得一倍都有余了，如果是16g内存的话，不给应该也行。
3.网上的教程一般是说 挂载点：/home 给大点，剩余的给 挂载点：/。我个人觉得是自己学习使用的话，/home也不需要特别大，一是可能用不上多用户，二是linux对游戏娱乐等支持没有windows好，也有说法是/home存了的东西如果重装或者还原的话，可以保留用户资料。
4.挂载点：/ ，是根目录，我觉得还是大点好，以前的分区方法都会介绍分 /usr ，/tmp，等区，这些区都是在根目录 / 下的。如果另立挂载点的话，可能会在使用中出现空间不足的情况，又要想办法扩容。如果只建根目录 / ，这些区都在根的下面，可以充分利用根的空间。
5. 因为Ubuntu的文件管理和windows不同， / 和 /home 我们可以看作是windows里面的C盘和D盘，/ （C盘）是系统用的，用户的个人文件是在 /home（D盘）中的，它们两个是完全分开的，而且用户也不可以随便调，例如：装软件它是直接装在根的/usr下，不能选择路径。
6. 我现在也只是个小白，所以我一般这两个挂载点是五五分，或者有一个多一点，这个主要看分配给Ubuntu的空间，和你的使用习惯。我建议 / 根分区在40g前尽量大一点 只是个人建议
7. 分区介绍：Linux/Ubuntu分区介绍

经过漫长的安装时间，系统会让你填用户名、计算机名、密码，填好之后就可以进入系统使用。在这种独立双系统下，通过开机时按F12 开机启动项选择（有些是Fn+F12，型号不同按键可能不同）来切换系统。

4.安装后的一些坑

1.联想笔记本无法开启wifi，不知道是机型问题还是什么问题
解决方法：

sudo modprobe -r ideapad-laptop

单次，关机失效，暂不知道其他更好办法，方法由贴吧一位大神给出，帖子已失联，致谢大神

2.Windows和Ubuntu时钟不一致

sudo hwclock --localtime --systohc
重启电脑

3.安装 Vim （系统自带的vi真的感觉不会用。。）

sudo apt install vim

4.禁用nouveau的N卡驱动

先添加blacklist
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
然后在文件中按 i 写入，
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
按Esc,输入 :wq！ 自动保存退出
在内核中禁用Nouveau，在终端输入
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
更新配置
sudo update-initramfs -u

5.更新软件源和N卡驱动
打开软件和更新
在Ubuntu软件的下载自改为阿里云的服务器
在其他软件勾上那两个勾
在附加驱动将N卡驱动改为英伟达 这一步要先完成第3点，并在bios中将显卡类型改回去，不然不会显示N卡
静待驱动的安装完成，一般完成这一步后Ubuntu开机和关机不会再出现因显卡冲突的卡死

更新源

sudo apt update
sudo apt upgrade

6.另外一种防止显卡冲突的办法
修改开机引导grub

sudo gedit /etc/default/grub
在文件中找到 quite splash
改为 quite splash nomodeset
更新grub sudo update-grub

这个办法之前一直可行，这个星期我重装Ubuntu18.04.2之后不知道为什么会导致开机无法进入图形界面，黑屏只有光标
如同这种情况一样：Ubuntu16.04开机后黑屏无法进入系统登陆界面
后来我在grub文件中把 nomodeset 删去了，才恢复正常。
我想可能是因为装好了驱动，但是又禁用了有关，具体我还没弄明白。

5. Ubuntu的卸载

这种方法安装的Ubuntu删除很容易
只要在磁盘管理里删除那几个分区，就可以了
efi系统分区在磁盘管理删不掉
要用管理员权限运行powershell

diskpart
list disk
select disk i i为ubuntu所在的磁盘号
list partition
select partition i i为efi分区所在磁盘号
delete partition override

6.安装日常软件

到软件的官网下载相关的.deb包，然后打开到包的目录,终端运行

sudo dpkg -i 包名.deb

如果出现错误，输入下句再试一次

sudo apt-get install -f

在Ubuntu的软件库直接下载的软件还不错，也比较新，就是时间很久。

7.相关参考资料

1.https://blog.youkuaiyun.com/ysy950803/article/details/52643737
2.https://blog.youkuaiyun.com/qq_16898611/article/details/79515928
3.https://blog.youkuaiyun.com/hymanjack/article/details/80285400
4.https://blog.youkuaiyun.com/muyuxiaoxiang/article/details/80502703
5.https://blog.youkuaiyun.com/Dod_Jdi/article/details/78635126
6.https://blog.youkuaiyun.com/Richard1997/article/details/79411873

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Win10+Ubuntu20.04双系统双硬盘(SSD+HDD)安装与启动

Ubuntu+Windows的双系统安装其实并不复杂，网上很多写的很好的教程。但是，这些教程似乎都是在电脑只有一个硬盘的情况下安装的，而目前大部分电脑都不只有一个硬盘。比如说：你有一台新电脑。它配备了一个磁盘空间有限的SSD，比如120 GB，以及一个额外的硬盘HDD，有500 GB或1 TB的磁盘空间。这通常是游戏笔记本电脑的场景，大磁盘空间对存储游戏文件很重要，但SSD读写文件和数据更快。1 TB的SSD将大大增加系统价格，因此出现了这种特殊的SSD和HDD组合。

weixin_44415639的博客 2万+

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作

保姆版图文详解双系统双硬盘安装ubuntu18.04，每一步都有

目录一.制作启动盘二.设置bios三.开始安装1.选择第二个install ubuntu2.选择语言 中文（简体），然后点击继续 3.选择正常安装 4. 安装类型选 其他选项（这个可以自己调整分区，建议选择这个）， 千万别选选择 安装Ubuntu，与Windows Boot Manager共存（求求）5调整分区，一个t的硬盘按我这个分没问题分配/，/类似于我们windows下面的C盘分配 /boot，放启动项的 1g/temp分区存放临时文件 30g应用程序目录/usr /var分区 40g交换空间

shikaiaixuexi的博客 8807

双硬盘双系统安装ubuntu系统

类似的界面，选择install ubuntu 的选项（我的是try or install ubuntu，可能有所不一）对于全新的固态硬盘不需要进行额外的分盘操作，整个盘都可以处于未分配的黑色状态，如果不是可以先删除卷。博主在2024.10.28成功安装最新ubuntu系统，于是整理和记录全过程，希望能有所帮助。2. 一块全新的内置于电脑的固态硬盘 （安装ubuntu系统）3.一块64GB联想u盘 （制作启动盘）制作完系统启动盘之后，从windows自带高级启动处重启。重启后选择u盘启动，加载完进入。

robotplayer1的博客 1186

【Ubuntu系统配置】001Ubuntu20.04+Win10 双硬盘（移动硬盘） 双系统 可迁移 即插即用

001Ubuntu20.04+Win10 双硬盘（移动硬盘） 双系统 可迁移 即插即用

qq_44928822的博客 3317

安装Ubuntu双系统（Win10双硬盘）2021新版教程

Win10安装Ubuntu双系统（双硬盘），没有花里胡哨！

陈嘿萌的博客 3万+

双硬盘安装Win10 Ubuntu20.04.1 双系统

Win10下安装Ubuntu双系统, 分区方案和操作步骤,记录一下安装步骤防止下次不记得-.-, 哪里不对可以指教一下

m0_65101041的博客 6738

windows与ubuntu双硬盘双系统安装及启动（全流程成功）

之前就想过要在本机电脑上安装双系统了，毕竟git上的很多程序源码直接使用Linux系统安装运行是极为方便快捷的，而且很多源码要在windows系统上搭建环境会遇到各种各样的坑…   本人耗费了多日的时间终于在本地电脑上完成了windows和ubuntu双系统双硬盘的安装，下面我将为大家详细介绍相关具体安装步骤。

吾名招财的博客 3639

DELL戴尔Win10双硬盘安装Ubuntu20.04双系统（附带ROS安装教程）

戴尔DELL笔记本双硬盘安装ubuntu+win10双系统，非常详细，涵盖大部分可能存在的坑。

xiaoxuetu_Easy的博客 1万+

Windows+Ubuntu双硬盘双系统安装（GPT硬盘格式）

硬盘的分区类型决定了制作启动盘时的分区类型，默认有GPT和MBR两种，我这里只介绍GPT类型分区的U盘启动盘和系统安装。Grub界面中启动系统时，会有10s选择时间，当选择时间结束或自动按下回车键时，会按照选择的系统进入系统界面。在弹出的「属性」界面中选择「卷」，在「卷」下方列表里「磁盘分区格式」一行中可以看到电脑硬盘的分区类型。右键进行分区的硬盘分区，选择「压缩卷」，空间大小按照自己的需求来压缩。选择「其他类型」之后，我们会看到下面的界面，在这个界面中，我们可以看到之前创建的。和内存大小一样即可。

weixin_46069193的博客 7860
下一篇： jdk13的jre生成与eclipse的卸载
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