零基础教程:CentOS下载安装图解指南

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个适合新手的CentOS下载安装指南,包含:1) 官网导航截图 2) 镜像选择建议 3) 烧录U盘工具推荐 4) 安装界面分步截图说明 5) 首次登录配置。要求使用Markdown格式,配图位置用占位符标注。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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作为一名刚接触Linux的新手,第一次安装CentOS时可能会被官网复杂的镜像列表和安装选项绕晕。最近我刚刚走完这个流程,把经验整理成这份保姆级教程,帮你避开所有我踩过的坑。

1. 官网下载正确镜像

CentOS官方提供了多个版本和架构的镜像,新手最容易犯的错误就是选错版本。这里教你快速锁定目标:

  1. 访问CentOS官方镜像站,注意认准正版官网
  2. 选择CentOS Linux(非Stream版本更稳定)
  3. 根据电脑CPU选择x86_64架构(普通电脑基本都是这个)
  4. 推荐下载Minimal ISO(约1GB)或DVD ISO(约8GB),前者适合学习服务器管理,后者包含图形界面

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2. 镜像烧录实用技巧

下载好的ISO文件需要制作成启动盘,我测试过三款工具后推荐:

  • Rufus(Windows首选):速度快,自动校验镜像
  • BalenaEtcher(跨平台):操作极简,适合Mac用户
  • Ventoy(高级玩法):一个U盘存多个系统镜像

制作时注意: 1. U盘容量建议8GB以上 2. 务必选择DD模式写入(Rufus里要改默认设置) 3. 烧录前备份U盘数据,整个过程会清空磁盘

3. 安装过程关键步骤

插入U盘重启电脑,按F12/ESC进入启动菜单后:

  1. 选择Install CentOS进入安装程序
  2. 语言建议选英文(避免终端乱码)
  3. 分区方案新手直接选自动配置
  4. 设置root密码时勾选允许ssh远程登录
  5. 最小安装勾选GNOME桌面(需要图形界面的话)

示例图片

4. 首次登录必做设置

安装完成后重启进入系统,这几个操作能让体验更顺滑:

  1. 运行sudo yum update -y更新所有软件包
  2. nmtui命令配置网络(图形界面也可以点右上角图标)
  3. 安装基础工具:sudo yum install vim wget curl -y
  4. 建议禁用SELinux(编辑/etc/selinux/config文件)

避坑指南

  • 虚拟机用户:VMware需要单独安装VMware Tools
  • 双系统注意:提前用Windows磁盘管理压缩出空白分区
  • 显卡问题:N卡可能需要安装私有驱动
  • 连不上网:检查是否启用了网络接口

整个流程走下来,我发现用InsCode(快马)平台的云环境练习Linux命令特别方便,不用装虚拟机就能随时操作真实的终端,对新手特别友好。他们的在线编辑器响应速度很快,还能一键保存操作记录。

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如果遇到任何安装问题,欢迎在评论区留言,我会把大家常见的问题整理成Q&A补充到文章中。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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