新手ArchLinux安装笔记

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原创 最新推荐文章于 2026-03-12 00:47:53 发布 1.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
ArchLinux完整安装教程笔记——基本安装篇(无DE) archiso安装arch 1.连接网络 iwctl 进入网络连接工具 device list 查看网卡，看到有一个wlan0 station wlan0 scan 用wlan0扫描无线网络 station wlan0 get-networks 查看可用网络 station wlan0 connect [Network Name] ，再输入wifi密码 exit 退出 ping -c 4 baidu.com packet loss为0则为连接成功 2.分区准备 vim /etc/pacm 阅读详情
archlinux镜像下载地址：https://www.archlinux.org/download/
准备工作，启动VMware Workstation,创建新的虚拟机，选择典型安装，安装来源选择光盘镜像文件，下一步，客户机操作系统选择linux,版本选3.x内核64位，虚拟机名称ArchLinux,磁盘8G,存单个文件，自定义硬件设置内存512M。完成开启虚拟机。

好的步骤如下：
1、 启动系统，选择第一项64位启动，进入命令行。
2、 可以输入fdisk -l查看磁盘分区信息，目前没有分区。
3、 输入fdisk /dev/sda开始进行分区操作
3.1、 在提示Command (m for help):后输入命令n 表示新建分区
3.2、 在提示Select (default p):后输入命令 p 表示为主分区，或输入命令 e 表示拓展分区
3.3、 在Partion number (1-4,default 1):后输入分区编号，或直接回车采用默认编号
3.4、 在First sector(xxxx-xxxxxx,default xxxx):输入起始扇区，或直接回车采用默认
3.5、 在Last sector ..............(xxx-xxxxxxx,default xxxx):后面输入终止扇区位置，或+10M(表示分10M的大小)
3.6、 若要分离多个分区,在重复3.1-3.5 步骤，注意分区编号，以及起始终止扇区的变化
3.7、 在提示Command (m for help):后输入命令w 表示写入分区表。
此时可重复步骤2查看分区是否满意
4、 使用命令mkfs.ext4 /dev/sda2 格式化sda2这个分区为ext4格式
5、 使用命令mkswap /dev/sda1 将分区sda1设定为交换分区
6、 使用命令swapon /dev/sda1 激活sda1交换分区
7、 使用命令mount /dev/sda2 /mnt 挂载sda2到/mnt，这其实就是让sda2分区做系统的根分区 / ,也可以分其他区挂
8、 使用命令nano /etc/pacman.d/mirrorlist 打开镜像地址文件，进行编辑
9、 在文件中添加镜像源地址，格式参照文件中其他源的格式，添加行:Server = http://mirrors.163.com/archlinux/$repo/os/$arch
10、 快捷键ctrl+O然后回车保存文件，ctrl+X退出编辑回到命令行
11、 使用命令pacman -Syy 更新系统状态
12、 使用命令pacstrap /mnt base base-devel(不含提示)或者pacstrap -i /mnt base base-devel（含提示）安装基本的系统，提示enter a selection(default=all):直接回车，提示Proceed with installation:时输入y,此处需要下载不少东西，等待安装完成
13、 使用命令genfstab -p /mnt >> /mnt/etc/fstab 指向新系统路径
14、 使用命令arch-chroot /mnt 切换sda2上的linux系统，此时提示符变为sh-4.3# 
15、 使用命令ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 将地区设置为上海
16、 使用命令nano /etc/hostname 打开文件，在文件李输入XXXX ，表示主机名，然后保存，退出到命令行
17、 使用命令locale-gen 更新上述设置
18、 使用命令pacman -S net-tools 安装网络工具，若以后重启ping www.baidu.com不通，表示dhcpcd没有启动，使用命令dhcpcd 启动程序
19、 使用命令pacman -S grub-bios 下载引导程序，完成后使用命令grub-install /dev/sda 将引导程序安装到主硬盘，而不是sda1和sda2分区
20、 使用命令grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg 配置引导文件
21、 然后使用命令exit退出硬盘上的系统，回到iso文件镜像系统，提示符变回root@archiso ~ #,使用命令umount /mnt,接着使用命令reboot重启系统
重启时会从grub中启动系统
22、 在提示符XXX login:下输入root启动root账户，提示符变成[root@XXX ~]#
23、 输入passwd来设置账户密码，注意输入密码时是没有任何显示的，实际上已经输入进去了。
此时可使用ping www.baidu.com测试网络，使用ctrl+c终止ping命令
24、 若网络不通，尝试dhcpcd启动网络，再行ping，
若在虚拟机中使用，设置虚拟机为nat网络模式，先输入命令dhcpcd

使用命令systemctl enable dhcpcd@VMnet8.service与vmware虚拟机网络进行通信，再次尝试ping

若任然不能上网，参考如下设置：http://jingyan.baidu.com/article/6c67b1d68facbb2786bb1e7b.html
25、 安装桌面环境
25.1、 pacman -S xorg-server xorg-server-utils xorg-xinit 一直回车默认下载一大波
25.2、 pacman -S mesa 测试3D性能
25.3、 pacman -S xf86-video-vesa 安装对应的显卡显卡驱动（可能需重启）
25.4、 （pacman -S xorg-twm xorg-xclock xterm） //测试x的工具（startx）
25.5、 pacman -S xfce4 安装xfce4

25.6、 srartxfce4 启动桌面

26、pacman -S lightdm lightdm-gtk-greeter安装图形登陆管理器lightdm。命令systemctl enable lightdm.service配置开机启动。

至此系统基本可以使用了，比较简略：
详情参考网址：http://bbs.archlinuxcn.org/viewtopic.php?id=1037
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#ArchLinux #如何安装 #新手 #xfce4
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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. 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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")

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