此主机支持 Intel VT-x,但 Intel VT-x 处于禁用状态问题解决4/4

本文指导如何在Windows系统更新后,面对'此主机支持IntelVT-x,但IntelVT-x处于禁用状态'的问题,通过进入BIOS设置开启IntelVirtualizationTechnology来修复CentOS虚拟机。详细步骤包括进入BIOS的方法和找到相关选项的过程。

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在刚开始安装好虚拟机或者使用过程中发现centos无法开启并报错:
  此主机支持 Intel VT-x,但 Intel VT-x 处于禁用状态。

原因分析:之前正常使用,因为之前Windows系统更新后,初步定为系统更新导致。
 

Intel VT-x全称:Intel Virtualization Technology,就是Intel虚拟技术,开启它可以让硬件平台同时运行多个操作系统,是虚拟机软件运行必备的技术之一,如果禁用,就会弹出此主机支持Intel VT-x,Intel VT-x处于禁用状态这个提示

解决办法:让电脑进入BIOS,开启 Intel Virtualization Technology为Enabled状态

1. 如何进入BIOS;电脑开启或重启状态看到标识图标时,我的开启时会出现Lenovo的标识时,点击F2即可进入。

2. Intel Virtualization Technology BIOS什么地方:就要自己慢慢的在BIOS中找,一般在AdvancedSecurityBIOS FeaturesConfiguration下面,找到 Intel Virtualization Technology 选择 Enabled,表示开启。然后 保存, 退出 即可。 

3. 如果发现在进入Intel Virtualization Technology 时就是开启状态 Enabled,那么再选择一遍按F10保存退出即可

ThinkPad笔记本
开机按F1或Fn+F1进入BIOS,切换到Security,选择Virtualization,回车,选中Intel(R) Virtualization Technology回车,改成Enabled,最后按F10保存重启。

联想笔记本
开机点击F2进入BIOS,接着进入到bios的界面,选择标题栏的configuration选项,在界面的下方就可以看到intel virtual technology的选项,也就是intel虚拟化技术选项,在其后边显示disabled选项,也就是禁用的意思,按回车键。接着会弹出一个小窗口的选项,在其中选择enabled选项,按回车键确认选择。接着就可以看到intel virtual technology选项后边的标识变成了enabled选项,也就是此时启用了该功能。

惠普笔记本
开机点击F10进入BIOS,选择system configuration,点击Device Configurations,将virtualization technology的选项前打勾,点击Save,然后点击File,选择Save Changes And Exit,就可以保存退出了。

华硕UEFI BIOS
华硕主板电脑,开机反复按下Del键进BIOS,在Advanced下,选择CPU Configuration回车,找到Intel Virtualization Technology回车改成Enabled,最后按F10保存重启。

技嘉主板
技嘉主板电脑,开机反复按下Del键进BIOS,在BIOS Features下,按↓方向键选择Intel Virtualization Technology,按Enter键,选择Enabled,回车,然后按F10,选择Yes回车保存重启。

微星主板
微星主板电脑,开机反复按下Del键进BIOS,找到“SETTINGS”——“Advanced”——“Integrated Graphics Configuration”——“Virtu Technology”选项,把“Disabled”修改为“Enabled”,然后按F10,选择Yes回车保存重启。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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