关于grub的几个概念和grub的一些特点

本文介绍了GRUB作为多重启动管理器的功能与特点,包括支持大硬盘、开机画面展示、两种执行模式、菜单式选择及分区大小改变后不必重新配置等特性。GRUB能够引导多种操作系统,如Linux、Windows等。
1、 启动管理器
启动管理器是存储在磁盘开始扇区中的一段程序,硬盘的MBR(Master Boot Record),在系统完成启动测试后,如果系统是从MBR启动,则BIOS(Basic Input/Output System)将控制传送给MBR。然后存储在MBR中的这段程序将运行。这段程序被称为启动管理器。它的任务就是将控制传送给操作系统,完成启动过程。
有许多可用的启动管理器,包括GNU GRUB (Grand Unified Boot Loader),Bootmanager, LILO (LInux LOader), NTLDR (boot loader for Windows NT systems),等等等.[@more@]

2、 什么是GRUB?
grub 是一个多重启动管理器。grub是GRand Unified Bootloader的缩写,它可以在多个操作系统共存时选择引导哪个系统。
它可以引导的操作系统包括:Linux,FreeBSD,Solaris, NetBSD,BeOSi,OS/2,Windows95/98,Windows NT,Windows2000,WinXP。它可以载入操作系统的内核和初始化操作系统(如Linux,FreeBSD),或者把引导权交给操作系统(如 Windows 98)来完成引导。

3、 GRUB的特点

1)特别适用于linux与其它操作系统共存情况。

支持大硬盘现在大多数Linux发行版本的lilo都有同样的一个问题:根分区(/boot分区)不能分在超过1024柱面的地方,一般是在 8.4G左右的地方,否则lilo不能安装,或者安装后不能正确引导系统。而grub就不会出现这种情况,只要安装时你的大硬盘是在LBA模式下, grub就可以引导根分区在 8G以外的操作系统。

2)支持开机画面  

grub支持在引导开机的同时显示一个开机画面。对于玩家来说,这样可以制作自己的个性化开机画面;对于PC厂商,这样可以在开机时显示电脑的一些信息和厂商的标志等。grub支持640x480,800x600,1024x768各种模式的开机画面,而且可以自动侦测选择最佳模式,与 Windows那 320x400的开机画面不可同日而语。

3)两种执行模式

grub不但可以通过配置文件进行例行的引导,还可以在选择引导前动态改变引导时的参数,还可以动态加载各种设备。例如你在Linux下编译了一个新的核心,但不能确定它能不能工作,你就可以在引导时动态改变grub的参数,尝试装载这个新的核心进行使用。Grub的命令行有非常强大的功能,而且支持如 bash或doskey一样的历史功能,你可以用上下键来寻找以前的命令。

4)菜单式选择  

grub使用一个菜单来选择不同的系统进行引导。你还可以自己配置各种参数,如延迟时间,默认操作系统等。

5)分区大小改变后不必重新配置   

grub是通过文件系统直接把核心读取到内存,因此只要操作系统核心的路径没有改变,grub就可以引导系统。
除此之外,Grub还有许多非常强大的功能。例如支持多种外部设备,动态装载操作系统内核,甚至可以通过网络装载操作系统核心。Grub支持多种文件系统,支持多种可执行文件格式,支持自动解压,可以引导不支持多重引导的操作系统,支持网络启动等。

6) MBR和第一扇区

你可以简单的理解为MBR是整个硬盘的物理第一位置,而第一扇区是硬盘的物理第二位置。

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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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