创建虚拟机里Linux环境——VMWare+CentOS

本文介绍了如何使用VMware创建虚拟机并安装CentOS7,详细讲解了虚拟机的工作原理、VMWare的安装及配置,以及在虚拟机中设置和美化CentOS7的操作步骤。

虚拟机的工作原理

当只有一台Win10的计算机时,却想有另外一台Linux系统的计算机来做事,除了再买一台PC或者做双系统外,最好的办法就是虚拟机 virtual machine了。
虚拟机的原理很简单,由虚拟机对原有的物理硬件,划配出虚拟硬件,在此之上,自然而然有了新的OS和APP了。
虚拟机的简单原理

虚拟机的使用

虚拟机软件VMWare

虚拟机软件有VMWare、Virtualbox,常用VMWare
VMWare官网下载Workstation Pro,完成后开始安装:VMware-workstation-full-15.1.0-13591040.exe
整个过程都是next,根据自己需要自己配置:
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选择安装路径
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Linux环境

Linux,简而言之,类Unix的免费操作系统,一类OS的泛指总称。它有诸多发行版本:
其中最主要两个系列
1、RedHat红帽系列(商业开发的发行版本)
采用Yum包管理方式
RHEL(Red Hat Enterprise Linux)最著名的Linux版本
CentOS(Community Enterprise OS)最受企业、网站喜爱
2、Debian系列(社区开发的发行版本)
采用apt-get /dpkg包管理方式
Debian
Ubuntu 桌面应用为主,最受桌面用户欢迎

虚拟机中使用CentOS

1、可以自己先创建虚拟机
2、可以打开CentOS官网,外网很慢,最好事先下好自己百度出的虚拟机CentOS7_64_forDocker.vmx

接下来VMWare中打开并且运行虚拟机
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可以修改虚拟机的配置,内存一般最少2G,处理器一般最少1个,核心数2个,以及分配一些硬盘
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可下载Securable.exe测试自己的CPU是否支持VT
测试自己的电脑是否支持VT
接下来【运行虚拟机】
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此处可以↑↓选择,默认进入第一项(e可以进入紧急模式)
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输入用户名密码进入CentOS默认界面
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【注】尽量给【编辑虚拟机配置】分配高点儿的推荐内存,以及开启CPU虚拟化VT,核心数尽量不低于2个,这样才不卡,不然跑起来卡巴斯基啊。

CentOS7外观美化

基于强迫症和一颗爱美的心,虽然CentOS7原生界面不像Ubantu那么靓,但依照个人习惯,经过设置CentOS的桌面图标大小、桌面背景、默认语言、主题颜色,可以达到一定的美观。(具体可使用 Application 的“设置”、“优化工具”,或者使用Terminal终端命令,此处不再赘述)
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【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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