Win7+Ubuntu12.04(EasyBCD硬盘安装)

参考博文:

http://yulu8211.blog.163.com/blog/static/8752567201242704448990/

记录自己安装过程


1)分区,在计算机上右键--管理--磁盘管理

装Ubuntu分配的硬盘大小最好是(20G以上)不要太小,这里请注意,ubuntu和windows文件系统完全不同,所以我们划好要给ubuntu的分区后,删除卷。到时候,安装好的ubuntu的分区,在windows下是看不到的,但是进入ubuntu是可以访问windows的磁盘的。这才叫双系统的吧,和wubi那种不一样哦。

2)准备两个东西EasyBCD软件和iso镜像(我用的easybcd是2.1版,就下载1.7之后版就行,要那种安装版的,不要绿色版)

3)

下面打开EasyBCD软件,可以看到现在我们的计算机只有一个启动“入口”,

AddNevrenty->NeoGrub->Intall->Configure;

我们来给他加一个,选择Add Entries(添加移动入口点),

选NeoGrub 然后点Install NeoGrub点Save ,接着是Configure,

然后就会出现一个menu.lst文件

我们要编辑这个文件 因为系统就是这个文件找到我们的ubuntu的。

把下面的 英文 复制进去,把原来的全覆盖掉

title Install Ubuntu
root (hd0,0)
kernel (hd0,0)/vmlinuz boot=casper iso-scan/filename=/ubuntu-12.04-desktop-amd64.iso ro quiet splash locale=zh_CN.UTF-8
initrd (hd0,0)/initrd.lz

特别注意:

ubuntu-12.04-desktop-amd64.iso是你的iso的名字,别写成我的了,这个要改成你的。

对于有的电脑上你的第一个盘符并不是C盘,在磁盘管理中可以看出,所以安装时需将(hd0,0)改为(hd0,1)【假设为第二个】。

关闭 保存。

接下来:把准备好的iso用压缩软件或者虚拟光驱打开,找到casper文件夹,复制initrd.lz和vmlinuz (X64版本的ubuntu iso解压后有elf的后缀,直接去掉后缀即可)到C盘,然后在把iso也拷贝到C盘。

重启 你就会看到有2个 启动菜单给你选择 我们选择第2个 NeoGrub 这个

然后等待一段时间 就会见到我们 日思夜想的 ubuntu了。

默认 桌面有2个文档 一个是演示的不用管 我们选择 安装Ubuntu ,

记得在这之前 要按Ctrl+Alt+T 打开终端,输入代码:sudo umount -l /isodevice这一命令取消掉对光盘所在 驱动 器的挂载,否则分区界面找不到分区。

开始安装,

选语言不用说,

选安装类型,我选择的是与其他系统共存,此时ubuntu会安装在第一步中删除的那个分区中。

 

等待安装结束即可,最后进入Window7,打开EasyBCD删除安装时改的menu.lst文件,按Remove即可。

然后去我们的c盘 删除vmlinuz,initrd.lz和系统的iso文件。

利用EasyBCD可以更改启动项菜单按Edit Boot Menu按钮,可以选择将Windows7设为默认开机选项。

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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