expand ROOT filesystem size @ Oracle VM

本文指导如何将OVS目录中的文件大小增加到30G,并更新VM配置以使用新文件,同时提供了调整分区大小、创建新分区、交换分区以及重新启动VM的详细步骤。
1. dd a new bigger file than /OVS/styks, for example:create a 30G file,named styks_2. the file will be your new /dev/xvda.
# dd if=/dev/zero of=/OVS/styks_2 bs=5M count=6000

2. shutdown the VM and then dd your image file, /OVS/styks to the bigger file.
#dd if=/OVS/styks of=/OVS/styks_2 conv=notrunc

3. start VM guest using the new bigger image file, and log in system
replace this line in your vm.cfg file and restart your Guest VM
from:
disk = [ 'file:/OVS/styks,xvda,w', ]
to
disk = [ 'file:/OVS/styks_2,xvda,w', ]

4. @dom0 mount the image file, and the fdisk the parition
# losetup /dev/loop2 ./styks_2
# fdisk -l -u /dev/loop2
# fdisk -u /dev/loop2
# fdisk -u /dev/loop2

The number of cylinders for this disk is set to 3824.
There is nothing wrong with that, but this is larger than 1024,
and could in certain setups cause problems with:
1) software that runs at boot time (e.g., old versions of LILO)
2) booting and partitioning software from other OSs
(e.g., DOS FDISK, OS/2 FDISK)

Command (m for help): p

Disk /dev/loop2: 31.4 GB, 31457280000 bytes
255 heads, 63 sectors/track, 3824 cylinders, total 61440000 sectors
Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes

Device Boot Start End Blocks Id System
/dev/loop2p1 * 63 64259 32098+ 83 Linux
/dev/loop2p2 64260 8562644 4249192+ 83 Linux
/dev/loop2p3 8562645 12739544 2088450 82 Linux swap / Solaris

Command (m for help): d
Partition number (1-4): 3

Command (m for help): d
Partition number (1-4): 2

Command (m for help): n
Command action
e extended
p primary partition (1-4)
p
Partition number (1-4): 2
First sector (64260-61439999, default 64260):
Using default value 64260
Last sector or +size or +sizeM or +sizeK (64260-61439999, default 61439999): 57263100

Command (m for help): n
Command action
e extended
p primary partition (1-4)
p
Partition number (1-4): 3
First sector (57263101-61439999, default 57263101):
Using default value 57263101
Last sector or +size or +sizeM or +sizeK (57263101-61439999, default 61439999):
Using default value 61439999

Command (m for help): v
62 unallocated sectors

Command (m for help): t
Partition number (1-4): 3
Hex code (type L to list codes): 82
Changed system type of partition 3 to 82 (Linux swap / Solaris)

Command (m for help): p

Disk /dev/loop2: 31.4 GB, 31457280000 bytes
255 heads, 63 sectors/track, 3824 cylinders, total 61440000 sectors
Units = sectors of 1 * 512 = 512 bytes

Device Boot Start End Blocks Id System
/dev/loop2p1 * 63 64259 32098+ 83 Linux
/dev/loop2p2 64260 57263100 28599420+ 83 Linux
/dev/loop2p3 57263101 61439999 2088449+ 82 Linux swap / Solaris

Command (m for help): w
The partition table has been altered!


Calling ioctl() to re-read partition table.

WARNING: Re-reading the partition table failed with error 22: Invalid argument.
The kernel still uses the old table.
The new table will be used at the next reboot.
Syncing disks.




# fdisk -u -l /dev/loop2
# losetup -d /dev/loop2


5. reboot the VM
# fdisk -l
# df -h
# resize2fs /dev/xvdb2
# mkswap /dev/xvdb3
# reboot
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值