Win7装ubuntu双系统

本文提供了一个详细的指南,帮助用户在Win7系统下通过U盘安装Ubuntu 12.04,并解决安装过程中遇到的分区问题。文章详细解释了如何调整硬盘分区以实现双系统共存,包括删除不必要的主分区、分割出扩展分区等步骤,以及在安装Ubuntu时手动指定分区的方法。

最近想研究一下android的源码,所以想装一个ubuntu系统,虽然虚拟机也可以下载源码,但是运行起来很卡,而且网速很慢,所以就想装个双系统。

在网上看了很多教程,终于把ubuntu装好了,我装的是ubuntu12,我的机子是是win732位。在装双系统的时候主要遇到的问题就是我的三个硬盘c,d,e都是主分区,而且系统本身有自带的100M的分区也是主分区,所有已经有4个主分区了,所以不能再压缩出扩展分区了,所以你必须先删除一个盘,然后再使用win自带的分区,压缩出一定的空间。

win7分区知识:

硬盘只能分4个主分区,这些主分区window系统下显示 c,d,e,f盘
在liux下显示为: sda1,sda2.sda3,sda4
要4个以上分区,必须要有一个扩展分区。
主分区的话必须至少要一个,也就是sda1是必须的,sda2-sda4是可选的,但要5 个以上分区sda4是必须没有的!
举个列子:假如你的硬盘有6个分区,哪么这块硬盘的分区情况从linux的角度看应该是这样的3种情况:
1:sda1,sda2,sda3,sda5,sda6,sda7 3个主分区3个逻辑分区
2:sda1,sda2,sda5,sda6,sda7,sda8 2个主分区4个逻辑分区
3:sda1,sda5,sda6,sda7,sda8,sda9
主分区标号从1开始到4,逻辑分区标号从5开始,扩展分区的话可以这样理解:所有的逻辑分区的通称。
所以4个分区都是主分区,也就无法再创建第五个分区(这是硬盘mbr限制,跟任何操作系统无关)你之前从从D盘割下来的30G空间虽然是存在的,但没有系统能检测到,包括ubuntu安装程序,因为mbr已被4个主分区占满
所以你要光盘按装uburnut,首先要改变分区,不能4个都是主分区

假设你原来的分区为:da1,sda5,sda6,sda7,虽然在windows系统里显示还是c,d,e盘(在windowsXP里应该是c,d,e,f 盘。从发的图上看win7里好像把sda1单独放系统引导程序了,只有1M空间,这些我不懂),这时你从无论那块盘割出一款空间,然后用光盘安装ubuntu,装到你贴图的那一步,选手动指定分区,然后不去管ntfs格式的分区(windows的一种磁盘格式)你切下的那块空间是没有格式的,然后可以对它进行分区,至少要把它分成2个分区,一个格式为etx4,一个格式为swap,对其格式化,格式化好后把 / 挂到etx4分区,把虚拟内存挂到 swap分区,然后就是最后的安装。

注意:
1。 swap分区必须要有

2。 / 表示linux系统的根,linux系统的所有文件都在 / 下
所以必须要指定一个分区(格式是etx4 )来对应 / , 这种对应过程叫“挂载”。

有了以上2点才能安装ubuntu。




所以你先要解决的是分区问题是:要腾出扩展分区(只能删除sda4)和分割出空闲磁盘空间,然后在ubuntu按装程序中把空闲的空间分区格式化为:sda5,sda6两块逻辑分区
在它们上安装ubuntu。

参考资料:http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?p=2785089

 

Win7系统下利用U盘安装Ubuntu_12.04实现双系统教程

参考资料:

http://blog.youkuaiyun.com/dreamthen/article/details/8765472

http://www.linuxidc.com/Linux/2012-05/59663p3.htm

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续间与闭合程度双重标准,准确识别长间闭眼行为 - 实处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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