【OS安装与使用】part2-双系统安装后,进入win系统pin不可用问题解决


一、待解决问题

1.1 问题描述

在安装完ubuntu系统后,启动原先的win11系统,弹出以下界面,无法登录,问题描述:
“pin不可用,错误代码0xd0000225”
在这里插入图片描述

1.2 解决方法

(1)更改注册表,让登陆选项中可以从微软账户登录。

二、方法详述

2.1 必要说明

本人设备品牌为联想,操作系统为windows11 家庭中文版。

2.2 应用步骤

2.2.1 重启进入启动项菜单,唤醒cmd

① 重启后狂按F11,出现如下界面。

在这里插入图片描述

② 选【疑难解答】—再选 【高级选项】 —点【命令提示符】 。

在这里插入图片描述

③ cmd界面中顺序输入

c:
cd windows\system32
move utilman.exe c:
copy cmd.exe utilman.exe
y

④ 直接重启

2.2.2 更改注册表,添加登录选项

① 点击辅助功能,弹出cmd
在这里插入图片描述

② 输入 msconfig 回车,并点击“取消”
在这里插入图片描述

③ 输入 regit 回车
④ 注册表开后 依次一级级往下进
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\WindowsNT\CurrentVersion\PasswordLess\Device
⑤ 将DevicePasswordLessBuildVersion 修改为 0
在这里插入图片描述

⑥重启电脑

2.2.3 用微软账户登录

① 重启后点击登录选项,用微软账户登录密码登录
② 成功进入系统后,需要重新删除原先的pin与生物密码,再重新创建
在这里插入图片描述

三、疑问

  1. 为什么会引发这样的错误?

① 自己微软帐户的邮箱、手机等,常用的电脑登录,避免用其他设备不同帐户登录,特别是不同网络、不同电脑间的反复切换;
② 如果不记得PIN码,可以点忘记了根据提示找回,不要连续一直反复输入错误,注意大小写区别等;
③ 系统一般标准使用,不要设置用户权限配置网络类的,配置错误会导致PIN不可用无法进系统;
④ 如果用指纹等外置安全验证,有可能是相关设备软硬件故障或者更新更换导致,需要重新设置添加;
以上原因,有可能触发微软网络帐户的安全机制,锁定PIN保障电脑安全

四、总结

  • 电脑只要硬件层面上没有完全损坏,不要轻易重置系统。
  • 平时多做好备份。
### 安装 CUDA 的前提条件 在 Windows WSL (Windows Subsystem for Linux) 上安装 CUDA 需要注意一些先决条件。首先,确认所使用的 WSL 版本为 WSL2,因为只有 WSL2 支持 GPU 加速功能[^1]。其次,确保已启用虚拟机平台并更新到最新版本的 Windows 和 WSL。 --- ### 步骤说明 #### 1. **验证 WSL2 是否正常运行** 通过以下命令检查当前正在使用的 WSL 版本以及其状态: ```bash wsl --list --verbose ``` 如果未显示 `*` 号标记的默认发行版或者发现版本号为 WSL1,则需升级至 WSL2 并设置默认版本: ```powershell wsl --set-version <DistributionName> 2 wsl --set-default-version 2 ``` #### 2. **安装 NVIDIA 驱动程序** 为了使 CUDA 能够正常使用 GPU,在主机端需要安装支持 WSL2 的 NVIDIA 显卡驱动程序。可以通过访问 [NVIDIA 官方网站](https://www.nvidia.com/) 下载适用于 Windows 的显卡驱动,并按照提示完成安装过程[^2]。 #### 3. **获取适合系统的 CUDA 工具包** 基于用户的描述,WSL 中运行的是 Ubuntu 20.04 LTS 系统且硬件架构为 x86_64(AMD64),因此可以从官方 CUDA Toolkit Archive 页面找到对应的操作系统和版本组合进行下载。推荐使用 `.deb` 文件形式来简化依赖关系管理流程: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 ``` 接着添加 APT 源地址以便后续操作更加便捷高效: ```bash sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /" sudo apt-get update ``` #### 4. **执行实际安装工作** 当一切准备就绪之后就可以正式开始安装 CUDA Tookit 组件了: ```bash sudo apt-get install -y cuda ``` 此命令会自动拉取所需的所有软件包及其关联库文件等内容。 #### 5. **配置环境变量** 为了让编译器能够识别新加入的路径信息,还需要调整 shell profile 设置如下所示: ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 6. **测试安装成果** 最后一步便是验证整个部署环节是否成功达成预期目标。可以尝试编写一段简单的 C++ 或 Python 测试代来进行检验。例如利用 nvcc 编译一个小例子看看能否顺利生成可执行二进制文件: ```cpp // test.cu #include <stdio.h> int main() { printf("Hello from CUDA %d.%d!\n", __CUDA_ARCH__>>8, (__CUDA_ARCH__&0xFF)); } ``` 随后运行下面这些指令查看效果如何: ```bash nvcc test.cu -o test ./test ``` --- ### 注意事项 尽管理论上可以在 WSL2 上实现完整的 CUDA 开发体验,但由于跨平台特性可能会遇到某些兼容性问题或者是性能瓶颈等情况发生。所以建议保持关注最新的技术文档资料以获得最佳实践指导方案^。
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