很囧的Ubuntu 8.10硬盘安装过程

Ubuntu 8.10 升级记
博主分享了从Ubuntu 8.04升级到8.10的经历,包括更换软件源、解决安装过程中的黑屏问题及使用U盘安装的方法。

前几天Ubuntu 8.10的正式版发布了,我用的是8.04,正在犹豫是否升级,看到Quake Wang和我一同学都装上了8.10,今天正好没事也就升吧,不升没事,一升麻烦全来了。。。

先是源,之前用的lupaworld那个源速度不行,眼看着要下700多兆,这要下到猴年马月,经过一番尝试选择了电子科大的源(虽然最后还是下了iso,不过这里记录一笔,这个源电信访问挺快。下面的是hardy,不是intrepid!)

写道
deb http://ubuntu.uestc.edu.cn/ubuntu hardy main restricted universe multiverse
deb http://ubuntu.uestc.edu.cn/ubuntu hardy-backports main restricted universe multiverse
deb http://ubuntu.uestc.edu.cn/ubuntu hardy-proposed main restricted universe multiverse
deb http://ubuntu.uestc.edu.cn/ubuntu hardy-security main restricted universe multiverse
deb http://ubuntu.uestc.edu.cn/ubuntu hardy-updates main restricted universe multiverse

随后开始了长达一个多小时的升级,眼看着包都下完了,安装也快结束了突然桌面黑了@#$%^ Ubuntu也玩黑屏了??眼看它一直没反应,我切了个控制台重启了,GRUB菜单里出现了8.10的选项,我点进去之后发现系统没有正常安装成功。。。

无奈只好下iso了,下完个livecd后打算刻盘,更囧的事情发生了,cd-r盘用完了- -||想起了可以硬盘安装,于是google了一把,搜到了Ubuntu的硬盘安装LiveCD,于是照做了,看到引导进了livecd,一切还都算顺利,进行到第4步硬盘分区发现分区表是空的,分区信息就没有加载上来,汗了。。。显然今天运气不好,又去google了一下,发现我不是唯一遇到这个问题的人,最好还是用优盘来装,还有身边还有个优盘。

我把过程简述一下,结合了硬盘安装LiveCD零命令玩转Ubuntu 8.10(LiveCD硬盘安装简述)

1、下载ubuntu-8.04-desktop-i386.iso放优盘里
2、把iso中casper目录下的vmlinuz和initrd.gz弄出来,我放在了sda5里,那是个fat32的区,XP里看是D盘

3、如果是XP里装,要装wingrub(具体看上面给出的第二个链接),我反正有Ubuntu了就直接改现在的Grub,打开/boot/grub/menu.lst,加入如下内容,hd0,4那里根据实际情况改一下

写道
title Ubuntu 8.10 LiveCD
root (hd0,4)
kernel /vmlinuz boot=casper iso-scan/filename=/Ubuntu-8.10-desktop-i386.iso ro quiet splash locale=zh_CN.UTF-8
initrd /initrd.gz
boot

4、插上优盘重启,选新建的那项,就看我那优盘闪啊闪的,过一会儿进livecd了

5、然后就该怎么装怎么装,就是感觉有那么点慢,在配分区的时候提示不能加载vfat什么的,不加就不加吧,回头再弄

6、根据自己的情况配下受限驱动,装完整语言支持的,这步看自己的需要了

7、已经装好了,所以没7了,哈哈

感觉8.10的livecd安装时有一项很人性化,它会检测现有的系统,例如有个xp它会问你是否要做迁移,ff、ie还有文档什么的。没想到费了这么多功夫,唉,平时不怎么用,生疏了。

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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