win7安装ubuntu双系统的一些总结

本文分享了两种安装 Ubuntu 12.04 的方法:一种使用 wubi 安装,另一种通过 grub4dos 手动创建启动项安装。详细介绍了每种方法的具体步骤及注意事项。

最近由于学习需要,本人需要安装一个linux系统,根据要求就找到了ubuntu版本,经历一番苦力之后才小有成功(主要是本人在linux这方面是菜鸟,很多地方都不熟悉)。安装期间,试了两个方法,一个成功了,另一个也成功了!

先声明我安装的版本是ubuntu12.04


成功案例1:

用wubi安装。这个方法确实很坑爹,光下载就占去了很大时间,这还是本人把相应的下载包预先下载的情况下。首先wubi.exe这个程序无论用什么办法都需要在网上下载一个ubuntu-12.04.2-wubi-amd64.tar压缩包(这个因机子而异,装32位系统用i386镜像,装64位系统用amd64镜像(这个amd64并不是说amd的cpu才支持,intel的64位cpu也可以正常使用的)),镜像+虚拟光驱也是这样。因此我找到了一个网站,先把那个包下载下来,然后覆盖wubi正在下载的该文件,就是这样还是花了两个小时左右(期间出去了不知道有没有,回来发现已安装完毕)。这个方法的优点是一步到位,缺点是它相当于win7系统下的一个文件夹,有着诸多漏洞,不过还是能成功安装。


成功案例2:

1.用grub4dos等一些东西手动创建启动项安装。先下载一个grub4dos压缩包(最好0.4.4以后的),然后把该包目录下的grldr,grldr.mbr,grub.exe及menu.lst拷贝到C:\目录下,然后再下载一个镜像ubuntu-12.04.2-desktop-amd64.iso(这个因机子而异),提取capser目录下的initrd.lz,vmlinuz两个文件到C:\目录下,再在C盘根目录下手动创建 menu.lst文件,加入以下内容:(安装完后可以再把相应文件删除)

title install Ubuntu
root (hd0,0)
kernel /vmlinuz.efi boot=casperiso-scan/filename=/ubuntu-12.04.2-desktop-amd64.iso ro quiet splash locale=zh_CN.UTF-8
##ubuntu-12.04.2-desktop-amd64.iso/zh_CN 因人而异
label check live-installinitrd/initrd.lz

保存。


2.以管理员身份运行cmd,并依次运行以下命令:

bcdedit /create /d"GRUB4DOS" /application bootsector

该命令结果应该会返回一个GUID,后面的命令用到这个GUID

bcdedit /set {GUID} devicepartition=C:
bcdedit /set {GUID} path\grldr.mbr
bcdedit /displayorder {GUID}/addlast

3.重启系统,在启动项里选择“GRUB4DOS”,再选择“Install Ubuntu”,进入ubuntu 12.04安装程序。


4.还有一个重要的问题就是安装这样一个双系统最好就是在windows下先找一个比较空的分区,再在其中分出一个20-30G的分区(Windows的控制面板下自有这样的磁盘管理功能,不用新建卷,让其空闲就行)。PS:我到现在才用了4-5G


5.开始安装:

进入系统安装程序后,先打开终端,输入

$sudo umount -l /isodevice

命令,以取消对光盘所在驱动器的挂载,否则分区界面找不到分区。

接下来一路可以顺利安装了,其中的一些对话框选项自己衡量就行,其中有个要选与windows比邻安装(类似意思),就会自动安装,不用像网上其他教程那样要自己分好几个区(全是自动的,而且分配的空间也是足够的)。

 

最后有个提醒:当你在ubuntu下系统更新的时候,记得选取合适的软件源,否则下载东西都很慢,具体是打开ubuntu software center >顶部菜单栏edit>software source弹出的界面中间有个下拉菜单,选other,让它自动选取最佳的源,保存后网速才会快起来!

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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