win7与VMware ubuntu虚拟机实现文件共享

本文介绍如何在Win7系统与Ubuntu虚拟机之间通过VMware的共享文件夹功能实现文件互传。步骤包括安装VMware Tools、设置共享文件夹及安装Ubuntu插件。

一般来说,由于一些特殊的需要,会在Win7系统中利用虚拟机(VMware)安装ubuntu虚拟环境,使得不用重启就可以同时使用两个系统。但是想把在虚拟机ubuntu中编辑的文件可以同时被Win7中的程序使用,同时又不想利用两个系统的QQ或者U盘互拷,就需要能将文件在虚拟机和Win7(在这里以Win7为例,WinXP操作一样)下实现互传。有一种方法,就是通过VMware的共享文件夹来实现虚拟机Ubuntu与Win7的文件传输。



第一步:启动Ubuntu 12.04(其他版本的Ubuntu操作差不多)

    1. 在VMware虚拟机界面,点VM->Install VMware Tools。之后,点击Ubuntu 窗口中主文件按钮然后再左边会看见设备里有VMware tools文件夹,双击之,并且解压其中的压缩文件,把它拷贝到主文件夹
    2. 打开Terminal终端,进入解压的文件夹中,输入以下命令:
           a) sudo tar zxf VMwareTools-xxx.tar.gz (注:xxx为版本号)
           b) cd /vmware-tools-distrib
           c) sudo ./vmware-install.pl
        安装过程中一直按enter即可,或者输入【】提示yes和no,直到安装完毕。
    3. 查看结果:
           lsmod | grep vmblock

第二步:设置共享文件夹的目录
        1. 将Ubuntu关机(power off),否则不能添加共享文件夹
        2. 在VMware虚拟机窗口,选择VM->Settings->Options->Shared Folders
        3. 点右边的Add,点Next->选择Win7共享目录的路径,然后点Next->选中Enable this share->Finish
        4. 在VM->Settings->Options->Shared Folders窗口的右边,Folder sharing栏里选择Always enabled
        5. 点 OK 确定退出

但在这里还没有完成,一点要进行第三步才可以完成文件共享。

第三步:在Ubuntu虚拟机下安装插件
        1. 执行 sudo apt-get install open-vm-dkms (注:如果安装过,以后就不用执行这一行)
       2.进入目录:/etc/init.d,把"sudo mount -t vmhgfs .host:/ /mnt/hgfs"写到open-vm-tools文件的最后一行(需要root权限,可以用命令:sudo vi open-vm-tools)。
       3.在当前目录:/etc/init.d/运行,"sudo ./open-vm-tools restart",运行成功后你会在目录:/mnt/hgfs下面看到你共享的文件夹

至此就可以在/mnt/hgfs目录下看到Win7的共享文件夹目录。无论在linux还是在Win7下修改共享文件夹里的文件,都会在另一个系统同时修改。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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