Win8自带的虚拟机使用



      Win8.1,64位的系统中使用win8自带的虚拟机.网上内容挺多的,需要的话可以找到很多资料.

 

Win8自带虚拟机Hyper-V配置使用教程:http://benyouhui.it168.com/thread-2719961-1-1.html

win8自带虚拟机hyper-v 设置教程:http://tieba.baidu.com/p/1949089968

 

  我最先看的是第二个贴吧的资料,但是出了一些小问题.具体的安装方法,我建议参考第一个资料.

 

  首先,在开虚拟机之前要确定自己的CPU能够虚拟化,否则虚拟机是用不上的,会没有新建的.解决的方法和步骤,资料2中都有.

 

        注意:1.勾选启用或关闭windows功能 Hyper-V.

        里面有两个选项,第二个是Hyper-V平台,如果这个无法勾选,那么你就要考虑下你的电脑的CPU是否能够虚拟化.

 

   用一个测试工具securable就可以测试出来,上网下就可以了,很小的.具体可参考:开启CPU虚拟化功能:http://tech.ddvip.com/2013-10/1382632632204751.html.

 

   先检查你的电脑CPU是否能虚拟化,能的话,进入biosconfiguration中Intel Virtuallzation Technology的Disabled改为Enabled.记得退出的时候,保存.

 

   几种方式知道你的电脑CPU虚拟化没有开启

       1.勾选Hyper-V,Hyper-V平台勾选不上.

       2.勾选完毕之后,点击确定,不会提示重启电脑.

       3.打开Hyper-V管理器,连接到服务器,选择本地计算机之后.选中LIUYANLING-PC之后,最右面是没有新建的.


 

 

       然后就会自己重启两次,配置功能.之后就按资料1的步骤进行配置就好了.我遇到的问题是,如果这里选的是第二个"从可启动的CD/DVD-ROM安装操作系统"选择好ISO文件,就没什么事,但是如果我选择的是以后安装操作系统.

       然后,再用win7.iso

      会报这样的错误

        然后就是很长一段时间它自己安装win7,然后win7安装好了,这期间重启好几次.以前没用过,所以不知道虚拟机重启是自己重启,和本机无关的.

 

   再然后就是安装软件了,好在我只要安装数据库SQLServer2008IIS.IIS,系统自带.SQL Server2008,本机上有.但是Hyper-V和本机之间不支持的复制粘贴,或者拖拽.好在SQL Server2008ISO镜像,所以可以这样.

    插入磁盘,选择数据库的ISO文件,然后就可以运行了.至于其他文件,同样弄成ISO的就可以,弄到虚拟机上.

 

   刚装好win7的时候,给他弄了个快照,这样就可以方便我还原系统了.具体做法:在虚拟机上右击检查点,然后就可以了.可参考:Hyper-V 3虚拟机快照之三 应用和删除快照:http://wangshujiang.blog.51cto.com/225623/934495

   简单的学习了一些虚拟机的使用,感觉不是很好,总是出问题.不过,总算是又学会了点东西. 




【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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