VMWare tools的安装过程及文件共享设置

为了更好的解决虚拟机与主机的共享问题,VMware公司有一个VMWare-tools,来实现文件共享。这里主要讲的是在Windows下用 Vmware虚拟Linux来与windows来共享。

  1、安装客户机系统,linux这里选用CentOS5

  2、启动虚拟机中的Linux后,(注意必须是启动虚拟机后)。选择菜单里的VM选项,里面有一个子项是Install VMware Tools,选定它。开始安装。

  3、现在,你到VM菜单里的Removable Devices子项中的CDROM项,点击edit,打开VMWare的安装文件夹,里面是不是有一些*.iso啊,好的,按照前面的步骤,选择linux.iso来作为ISO文件。

  4、下面就是mount加载linux.iso文件。

  mount /dev/cdrom /mnt/cdrom

  cd /mnt/cdrom

  5、到cdrom文件夹里面解压VMware-tools*.tar.gz

  cp VMware-tools*.tar.gz /tmp

  cd /tmp

  tar xzvf VMware-tools*.tar.gz

  cd vmware-tools-distrib

  在文件夹里面是不是看到了一个vmware-install.pl

  OK!

  ./vmware-install.pl

  一直按回车,直到提示安装成功就可以了。

  6、VMware-tools已经安装成功了,是不是很简单啊

  cd /mnt

  是不是看到了一个hgfs文件夹,这就表明安装成功了,下面就要讲一下怎么来设置共享了,这一部分更简单。

  记得上面在VM菜单里进行操作了吗?对!下面接着要在VM菜单里进行,选择setting子项,再选择Options。在窗体的左半部分是不是看到了Shared Folders这么一项,如果你以前没有设置过,应该是Disabled。

  选择Enabled until next power off or suspend,选择Add,选择要与客户Linux进行共享的文件夹。

  现在已经完成了所有的工作了,在/mnt/hgfs下你会看到添加的文件夹。在windows下向指定的share folders写文件,在Linux客户机里面就能够看到,同样在Linux上写文件在Windows下也能够看到,并且可以修改。

  卸载光驱

  umount /mnt/cdro

如果安装install vmware tools的时候 workstation出现了vmware tools unavailable。其实这个原因很简单的,主要是自己在装系统的时候选择的系统不正确。

首先,先关闭ESX主机或者是操作系统,然后在系统上面选择settings,然后选择options选项,最后在重新选择你的操作系统,最后重启系统就OK了。注意,如果不关闭系统的话,是不让你选择的。

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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