用Raspberry打造个人网络存储(一)

本文介绍如何利用Raspberry Pi和移动硬盘搭建个人网络存储系统。包括所需设备清单、操作系统安装步骤等关键技术细节。

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昨天把05年买的250G移动硬盘换到笔记本电脑里,80G的笔记本硬盘当成移动硬盘来用。现在的硬盘可真便宜,在z.cn上买的2T3.5寸移动硬盘才590,配上我的Raspberry,正好可以搭一个网络存储。

注意:文中的操作和截图都是MAC OS 10.7的情况,windows及linux用户请根据自己的情况进行调整。

设备清单:

1、Raspberry B版(我用的是B版本,如果你不知道什么是Raspberry,请看这里http://www.raspberrypi.org/)

2、SD卡1张,建议4G,CLASS4以上(Raspberry的操作系统装在SD里)

3、5V1A的microUSB电源(为Raspberry供电,建议选择质量好的电源)

4、USB键盘、鼠标(无线的最好,这样可以节省一个USB口,Raspberry只有两个USB接口)

5、移动硬盘(越大越好:D,我是在z.cn上买的,2T移动硬盘)

6、有源USB HUB(可选,网上有人推荐“力特zk033a”这个型号的,我没有卖,不知道怎么样)

7、网线或无线网卡(这没啥可说的了,网络存储没网络怎么行?)


确定上面的东西都准备好后就可以开工了:

第一步:为Raspberry安装操作系统

动手能力强的同志可以直接参考这个链接 http://elinux.org/RPi_Easy_SD_Card_Setup

1、下载镜像文件

下载地址:http://www.raspberrypi.org/downloads

我使用“wheezy”版本,下载的文件是个zip包,解压缩后文件是1.94G,文件名是 2012-12-16-wheezy-raspbian.img

2、打开“终端”程序,输入df -h

3、查看SD卡的名称

如图所示,/dev/disk1s1就是SD的名称


4、卸载SD卡

注意:不是推出SD卡

方法一:在终端中执行sudo diskutil unmount /dev/disk1s1(请将/dev/disk1s1替换成你自己的SD卡名称)

方法二:在磁盘工具中操作,如下图


5、复制镜像文件到SD卡

在“终端”中执行这条命令

注意:

1、if=后面是镜像文章所在的路径,请根据实际情况进行调整

2、of=后面是SD的名称,此处要进行一些变化,比如我们前面的名称是/dev/disk1s1,要变为/dev/rdisk1。a:这是对整个SD卡覆盖写入数据,此前请确保SD卡中的数据允许清空或已做备份;b:修改的原因是使用rdisk操作会加快执行速度,基本在5分钟左右可以完成,而使用disk大概需要500分钟。

sudo dd bs=1m if=2012-12-16-wheezy-raspbian.img of=/dev/rdisk1

进阶操作:

执行上面的命令时会发现电脑没有任何提示,不知道写入的进度如何,我们可以使用pv命令解决这个问题

a、安装brew(详细参考http://mxcl.github.com/homebrew/),在“终端”中执行

ruby -e "$(curl -fsSkL raw.github.com/mxcl/homebrew/go)"

b、安装pv,在“终端”中执行

brew install pv

c、复制镜像文件到SD卡,在“终端”中执行

sudo pv -pret 2012-12-16-wheezy-raspbian.img | dd bs=1m of=/dev/rdisk1

6、测试

第一次使用操作系统时会出现一个配置菜单,如果看到此菜单,说明前面的工作成功!


未完,待续。。。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究员提供了从理论到实践的全面指导。
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