linux中用脚本的方式实现虚拟机的自动安装

本文介绍了一种通过脚本自动安装虚拟机的方法。在真机上创建并配置安装脚本vm_create.sh,并在虚拟机中使用kickstart进行配置,最后通过简单的命令即可启动虚拟机的自动安装过程。
###脚本自动安装##
1.在真机中:
vim   vm_create.sh
写入:
#!/bin/bash
virt-install \
--name $1 \
--ram 1024 \
--cpus 1 \
--disk /var/lib/libvirt/images/$1.qcow2,size=8,bus=virtio \
--location http://172.25.254.70/source7.2 \
--network source=br0,model=virtio \

--extra-args "ks=http://172.25.254.120/ks.cfg" &



2.在虚拟机中:

(1)yum  install  system-config-kickstart.noarch

system-config-kickstart     ###打开kickstart configurator

####设置root密码###(最下面两个选项要打勾)

####选择安装源###

###选择安装类型###

###添加分区###

###设置网络类型及名称

####火墙设置成Disabled

###全部设置好后点击左上角file,选择save保存,选择file  system将其保存到/var/www/html里


cd /var/www/html

vim ks.cfg


写入:
%packages
@base   ##基本信息指定
lftp

%end

3.在真机中:

cd  /mnt

sh vm_create.sh  xbw     ###就可以自动安装一个名叫xbw的虚拟机

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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