dell r710成功使用U盘安装exsi 6.7U2

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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分类专栏： 云计算 文章标签： exsi 安装
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本文详细介绍了如何下载ESXi 6.7 U2的ISO镜像，并使用rufus将其写入U盘进行安装的过程。文章还提到了从BIOS设置U盘启动，安装过程中的注意事项，以及如何通过Web直接登录管理界面。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、下载exsi 6.7U2的ISO镜像

我下载的是VMware-VMvisor-Installer-6.7.0.update02-13006603.x86_64.iso

2、使用rufus-3.4将镜像写入U盘

6.7版本使用ultraiso写镜像可以安装成功。但是U2版本使用ultraiso写的镜像U盘安装就失败了。U2需要使用rufus写镜像安装成功。

3、将PC服务器改为从U盘启动

这个需要进入BIOS里面修改

4、安装界面很简单，默认就可以了，就是密码设置比较麻烦，要求复杂密码

5、web登录。直接通过WEB直接登录管理界面，不需要安装客户端。

【变压器的短路试验】变压器的短路试验是通过将二次侧短路，并向一次侧施加额定电流来进行附Simulink仿真
matlab_dingdang的博客
07-12 1025
变压器的短路试验是评估其负载性能与损耗特性的核心试验，通过模拟额定负载状态下的电磁关系，为变压器的设计优化、运行效率分析及故障诊断提供关键数据。与空载试验（测铁损）不同，短路试验主要测量绕组的铜损（负载损耗）和短路阻抗，其核心操作是将二次侧短路，通过一次侧施加低电压使一次侧电流达到额定值，从而模拟变压器满负荷运行时的电磁状态。
【变压器的短路试验】变压器的短路试验是通过将二次侧短路，并向一次侧施加额定电流来进行附Simulink仿真.rar
07-12
在这一状态下，向变压器的一次侧施加一个相对较小的电流，该电流通常为变压器额定电流的一部分，但足以确保一次侧电流的大小和相位变化不会影响试验结果的准确性。通过这种方式，可以在不使变压器过度发热的情况下，...
变压器的短路测试：以下文件有一个 Simulink 项目来执行变压器的短路测试。-matlab开发
05-29
任何变压器的短路测试都是通过将次级侧短路并向初级侧施加额定电流来完成的。 该测试有助于找出变压器初级侧的串联参数。 可以从该测试中收集数据以显示电压-电流变量之间的线性关系以及电压和电流与功率的非线性...
Acsr.rar_matlab变压器_变压_变压器 短路_变压器 matlab_变压器参数
09-14
在进行开路实验时，变压器的一侧被开路，而另一侧施加额定电压。通过测量开路侧的电压、电流和功率，可以计算出变压器的空载损耗和励磁电流。在本案例中，所用变压器的高压侧额定电压为240kV，低压侧为4800/240V，...
MATLAB-Simulink模拟短路试验确定三相变压器参数
资源摘要信息: "本资源是一个用于在MATLAB/Simulink环境下模拟三相变压器短路试验的模型。短路试验是一种电气设备检测方法，通过测量变压器在短路状态下的一些参数，可以计算出变压器的等效电路参数，包括电阻、电抗...
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 899
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
AI算法实现解析-C++实例
最新发布
keny-大成的博客
07-29 841
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 660
定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
大模型开发
2302_81352523的博客
07-23 1669
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 2113
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
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这让我想起《孙子兵法》中的"迅雷不及掩耳"——当你的竞争对手还在为季度营销计划绞尽脑汁时，真正的领导者已经构建了能够同时运行数百个覆盖数百万客户的实验系统，在短短几天内就能提取洞察，并将其融入下一轮互动。他们深谙个性化的真谛：结合智能整合与自动化，在敏捷团队中跨越功能孤岛，将测试和学习的时间线压缩至小时级别，月度实验数量提升至数千个。真正的个性化能力竞争是组织能力的竞争。今日，不知多少企业迷信于购买昂贵的营销自动化平台，招揽数据科学家，实施CRM系统，却依然无法真正理解客户，更遑论预测需求、创造价值。
AI崛起后，对使用AI的一些小思考
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AI编程工具的快速发展极大降低了技术门槛，使普通用户也能轻松制作静态网页等项目。然而，真正的技术壁垒在于后端开发、SEO优化等专业领域。开发者需从用户需求出发，关注解决实际痛点而非技术本身。在变现方面，需设计符合用户心理的定价策略，如免费增值模式和小额支付。面对大厂竞争，应通过优化体验、建立品牌等方式提升用户粘性。AI时代，创意和服务能力比技术实现更重要。
Spring AI 项目实战（二十）：基于Spring Boot + AI + DeepSeek的智能环境监测与分析平台（附完整源码）
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07-26 604
本文介绍了基于Spring Boot和DeepSeek大语言模型开发的智能环保监测系统。该系统实现了多类型传感器数据采集、实时监测、AI异常检测、污染源识别、趋势预测和治理方案推荐等功能，采用前后端分离架构，整合了Spring Boot、Vue3、MySQL等技术栈。项目通过AI技术提升了环保监测的智能化水平，解决了传统系统在实时性、分析能力和预警机制等方面的不足。
车载图传系统：移动场景下的 “信息中枢”
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车载图传系统凭借其卓越的技术性能、丰富的功能特性以及广泛的应用场景，已成为现代移动作业不可或缺的重要组成部分。它不仅为各行业的高效运转提供了有力支撑，更在保障公共安全、提升城市治理水平等方面发挥着关键作用。随着技术的不断进步，车载图传系统必将迎来更广阔的发展空间，为构建更加智能、安全、高效的社会环境贡献更大力量。
TDengine 中 TDgpt 异常检测的数据密度算法
TDengine(老段）专注时序数据库领域
07-29 211
Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子。该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的。后续待添加基于数据挖掘检测算法。第三方异常检测算法库。
机器学习中knn的详细知识点
2302_76568160的博客
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K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过计算新样本与训练集中样本的距离，选取最近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或值进行预测。
非参数密度函数估计(1)
gongdiwudu的专栏
07-25 1015
非参数密度估计是一种估计随机变量概率密度函数的方法，无需假设分布的特定函数形式与需要选择特定分布（如正态分布或指数分布）的参数方法不同， 非参数方法直接从数据中估计密度，这使得它们更灵活但可能更复杂。
云服务器上基于lora微调Qwen2.5-VL-7b-Instruct模型之Lora微调代码讲解
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本文详细解析了基于LoRA微调Qwen2.5-VL-7B模型的配置参数。LoRA通过低秩分解技术，仅训练小矩阵增量，大幅降低显存消耗（节省70%+）。关键配置包括：任务类型为因果语言建模（CAUSAL_LM）、目标模块覆盖注意力层和FFN层（q/k/v/o_proj等）、秩r=64与alpha=16保持合理缩放比（0.25）、5%的dropout防止过拟合。该配置在16.7M参数的原模块上仅需训练0.52M参数，实现了高效微调，特别适合多模态生成任务。参数设置平衡了性能与效率，是Qwen模型的推荐实践方案。
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