solve the problem /dev/null: read only filesystem

本文介绍了一种解决Linux系统启动过程中遇到的只读文件系统错误的方法。通过使用initramfs环境下的临时shell,执行一系列命令使根文件系统可写,并修复了/dev/null设备的问题。
 

The problem is like :

......

Configuring kernel parameter dup2: bad file or desriptor name [failed]

/etc/rc.d/rc.sysinit 184 /dev/null read only filesystem

/etc/rc.d/rc.sysinit 184 /dev/null read only filesystem

/etc/rc.d/rc.sysinit 200 /dev/null read only filesystem [failed]

..............

Then enter "I" into repair file mode,excute the following command:

mount -o remount, rw /
rm -f /dev/null
mknod -m 666 /dev/null c 1 3

This remounts the root filesystem as writeable, then removes the device /dev/null, then recreates it with the correct permissions as a character device with the correct major/minor number.

(base) C:\Users\60925>conda install pyqt Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: | The environment is inconsistent, please check the package plan carefully The following packages are causing the inconsistency: - defaults/win-64::anaconda==2020.02=py37_0 - defaults/win-64::astropy==4.0=py37he774522_0 - defaults/win-64::bkcharts==0.2=py37_0 - defaults/win-64::bokeh==1.4.0=py37_0 - defaults/win-64::bottleneck==1.3.2=py37h2a96729_0 - defaults/noarch::dask==2.11.0=py_0 - defaults/win-64::h5py==2.10.0=py37h5e291fa_0 - defaults/win-64::imageio==2.6.1=py37_0 - defaults/win-64::matplotlib==3.1.3=py37_0 - defaults/win-64::matplotlib-base==3.1.3=py37h64f37c6_0 - defaults/win-64::mkl_fft==1.0.15=py37h14836fe_0 - defaults/win-64::mkl_random==1.1.0=py37h675688f_0 - defaults/win-64::numba==0.48.0=py37h47e9c7a_0 - defaults/win-64::numexpr==2.7.1=py37h25d0782_0 - defaults/win-64::numpy==1.18.1=py37h93ca92e_0 - defaults/win-64::pandas==1.0.1=py37h47e9c7a_0 - defaults/win-64::patsy==0.5.1=py37_0 - defaults/win-64::pytables==3.6.1=py37h1da0976_0 - defaults/win-64::pytest-arraydiff==0.3=py37h39e3cac_0 - defaults/noarch::pytest-astropy==0.8.0=py_0 - defaults/noarch::pytest-doctestplus==0.5.0=py_0 - defaults/win-64::pywavelets==1.1.1=py37he774522_0 - defaults/win-64::scikit-image==0.16.2=py37h47e9c7a_0 - defaults/win-64::scikit-learn==0.22.1=py37h6288b17_0 - defaults/win-64::scipy==1.4.1=py37h9439919_0 - defaults/noarch::seaborn==0.10.0=py_0 - defaults/win-64::statsmodels==0.11.0=py37he774522_0 failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: - 卡住了
最新发布
06-28
### 三级标题:解决 Conda 安装 PyQt 时的环境不一致问题 在使用 `conda install pyqt` 安装 PyQt 时,可能会遇到“Solving environment: failed with initial frozen solve”或类似的环境不一致错误。这种问题通常源于当前环境中已安装的包之间存在版本冲突,导致 Conda 无法找到一组兼容的依赖关系来完成安装。 为了解决这一问题,可以尝试以下方法: #### 创建新的虚拟环境以避免依赖冲突 如果当前环境包含大量第三方库,建议创建一个新的独立环境进行安装: ```bash conda create -n pyqt_env python=3.8 conda activate pyqt_env ``` 这样可以避免已有包与新安装的 PyQt 发生版本冲突[^1]。 #### 使用 Conda 渠道优化策略加速解析过程 有时 Conda 默认源解析速度较慢或难以找到合适的版本组合,可以通过配置镜像源提升效率: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 上述命令将清华大学的镜像源添加到 Conda 配置中,并启用显示渠道 URL 功能,有助于加快依赖解析速度并提高成功率[^4]。 #### 指定具体版本号进行安装 若默认安装方式仍然失败,可尝试指定特定版本进行安装。例如: ```bash conda install pyqt=5.12 ``` 通过限制版本范围,Conda 更容易找到满足所有依赖条件的解决方案[^2]。 #### 使用 pip 替代方案作为备选 如果 Conda 方式始终无法成功,也可以考虑切换至 pip 安装方式: ```bash pip install PyQt5==5.12 ``` 需要注意的是,pip 不会自动处理某些底层依赖(如 SIP),因此可能需要额外安装相关组件才能使 PyQt5 正常运行。 #### 安装辅助工具和扩展模块 为了完整支持 PyQt5 的开发需求,还可以安装配套工具包: ```bash pip install --user pyqt5-tools -i https://pypi.douban.com/simple ``` 该命令使用豆瓣提供的国内镜像源安装 `pyqt5-tools`,适用于设计界面布局等高级功能[^3]。 ---
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