用livecd修复grub2

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用livecd修复grub2
  2010-10-03 19:12:53
  转帖1:http://www.kklinux.com/html/Love-Linux/Ubuntu/200911/12-6436.html
  今天就用Ubuntu 10.04的LiveCD的来修复grub2的引导。启动Ubuntu 10.04光盘,选择LiveCD模式,进入之后选择进入终端,先在终端输入如下命令:  
  sudo fdisk -l   
  (注意是小写的L,不是数字的1,此步用于确定电脑中安装 Ubuntu10.04 的所在分区的位置,输入以后会输出类似如下信息,找到ID为83的那行,记住/dev/sdaX的情况,比如本人的电脑是/dev /sda7,以下就以此为例,你自己的请加以更改)  
  Disk /dev/sda: 80.0 GB, 80026361856 bytes  
  255 heads, 63 sectors/track, 9729 cylinders  
  Units = cylinders of 16065 * 512 = 8225280 bytes  
  Disk identifier: 0x624aa2e0
  
  Device Boot Start End Blocks Id System  
  /dev/sda1 * 1 1388 11149078+ 7 HPFS/NTFS  
  /dev/sda2 1389 3825 19575202+ 7 HPFS/NTFS  
  /dev/sda3 3826 9729 47423880 f W95 Ext'd (LBA)  
  /dev/sda5 3826 5851 16273813+ b W95 FAT32  
  /dev/sda6 5852 8323 19856308+ b W95 FAT32  
  /dev/sda7 8324 9598 10241406 83 Linux  
  /dev/sda8 9599 9729 1052226 82 Linux swap / Solaris  

  然后再输入  
  sudo -i (此步用于得到root权限,无需输入密码,方便以下操作)
  
  接着输入  
  mkdir /media/tempdir (这里用于创建一个文件夹tempdir,用于挂载刚才的sda7,此文件夹名称你可以依个人爱好而定,没有太多要求)
  
  再输入   
  mount /dev/sda7 /media/tempdir (将sda7挂载于tempdir文件夹下)  
  下面进入了本次恢复最为关键和激动人心的时刻,在终端输入以下命令:  
  grub-install --root-directory=/media/tempdir /dev/sda   
  (本步骤用于来重新安装grub2到硬盘的主引导记录【MBR】里面,十分关键!)  
  输入以后如果出现“Installation finished.No Error Reported.”字符的时候,就表示操作成功了。但是现在只成功的一半,还有以下操作才能够完全成功。
  
  这时重新启动你的电脑,就能看到grub2的引导界面了,但是这时只能用来引导Ubuntu 10.04,还暂时无法引导Windows 7,这时选择进入Ubuntu 10.04,再找到并启动终端,在终端输入如下命令:  
  sudo update-grub2  
  按照提示输入密码,如果顺利的话,会出现如下类似语句,那就表示成功了。  
  grub.cfg ...  
  Found Debian background: moreblue-orbit-grub.png  
  Found linux image: /boot/vmlinuz-2.6.31-15-generic  
  Found initrd image: /boot/initrd.img-2.6.31-15-generic  
  Found memtest86+ image: /boot/memtest86+.bin  
  Found Windows 7 (loader) on /dev/sda1  
  done  
  如果没有出现以上类似语句的话,那就在新立得里面搜索grub,可以安装带有Ubuntu标志的那个grub-pc,安装之后,再输入  
  sudo update-grub2 
  
  更新一下grub2就可以了。
  -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  转贴2:
  用Ubuntu 9.10的Live CD试用Ubuntu启动后,打开终端
  假如你的Ubuntu的 / 分区是sda(查看硬盘分区的命令 sudo fdisk -l),又假如 /boot分区是 sda6,在终端下输入
  sudo -i
  mount /dev/sda7 /mnt
  mount /dev/sda6 /mnt/boot (如果没 /boot 单独分区这步跳过)
  grub-install --root-directory=/mnt/ /dev/sda
  和前面一样,要装入第二硬盘的把sda改为sdb。
  我的文件系统为ext4,貌似U盘pe 的GRUB不支持,保险起见用Live CD修复的,修复后却无法引导Windows了。可以用下面的方法解决:
  进入Ubuntu系统,打开终端,
  重建GRUB列表 sudo update-grub
  重新写入第一分区mbr sudo grub-install /dev/sda
  如果想修改启动顺序,可以修改/boot/grub目录下的grub.cfg文件。这里注意此文件不可写的,可以先运行一下命令
  sudo chmod +w /boot/grub/grub.cfg
  然后再运行sudo gedit /boot/grub/grub.cfg,就可以修改了,类似于GRUB 1的menu.lst修改。
Ubuntu_10.04_LiveCD修复grub2双系统引导 在双系统下,恢复MBR后,又想使用grub2引导系统,只有重装grub2引导 立即下载

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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