WSL安装
WSL安装
1.Microsoft store 安装
1.1 启动WSL功能
在【程序和功能 -> 启用或关闭 Windows 功能】中勾选【适用于 Linux 的 Windows 子系统】

1.2 Store中下载安装
在 Microsoft Store 中下载并安装需要的 Linux 发行版

2.不使用Store安装WSL
注:1.1也要做
2.1 下载镜像
以ubuntu为例,第一种方法是通过命令行下载,管理员打开shell,执行:
Invoke-WebRequest -Uri https://aka.ms/wsl-ubuntu-1804 -OutFile ./Ubuntu.appx -UseBasicParsing
https://aka.ms/wsl-ubuntu-1804 就是下载的地址,看后缀能看到指定下载的是ubuntu1804版本,想要下载其他版本直接修改这里;
也可以直接去网站下载,一样的,网址: https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual

我在网站下载速度极慢无比,于是在shell里下的,但是shell里下载2004和2204版本都会失败,下载几百K后就会自动停止,只有1804版本没有问题,所以我就用了1804版本, 如果有哪位大佬看到这里并了解2004和2204版本失败原因,请留言指教一下~
2.2 解压
下载下来的镜像是appx格式,直接改为zip格式,然后解压就可以,打开会看到一个exe:

之后以管理员身份运行安装即可。
最后出去看一下本地WSL版本确认一下安装是否成功:

2.3 安装遇错
2.3.1 下载失败:请求被中止: 未能创建 SSL/TLS 安全通道
忘截图了,问题就是下载镜像时候终端,提示请求被中止: 未能创建 SSL/TLS 安全通道
解决方案:管理员身份执行:
[Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [Net.SecurityProtocolType]::Tls12
2.3.2 WslRegisterDistribution failed with error: 0x80070005
运行安装时报错:

这个问题可能是windows版本太新了,导致内核对wsl的某些版本不兼容;(其实我怀疑是前面2.3.1那个修改导致的但我没有证据^__^ )
解决方案:管理员身份执行:
wsl --set-default-version 1
之后正常:

相关文章:
WSL安装
WSL安装 1.Microsoft store 安装 1.1 启动WSL功能 在【程序和功能 -> 启用或关闭 Windows 功能】中勾选【适用于 Linux 的 Windows 子系统】 1.2 Store中下载安装 在 Microsoft Store 中下载并安装需要的 Linux 发行版 2.不使用Store安装WSL 注:1.1也要…...
MongoDB 入门
1.1 数据库管理系统 在了解MongoDB之前需要先了解先数据库管理系统 1.1.1 什么是数据? 数据(英语:data),是指未经过处理的原始记录。 一般而言,数据缺乏组织及分类,无法明确的表达事物代表的意…...
使用uni-app的uniCloud 云数据库入门:实现一个简单的增删改查
官方云数据库文档 前置步骤使用uni-app新建一个uniCloud项目 [外链图片转存失败,源站可能有防盗官方云数据库文档]!链机制,建议将()https://uniapp.dcloud.net.cn/uniCloud/hellodb.html)] 新建表 这里我加了几个测试字段 createTime、remark、money // 文档教程: https://un…...
【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用(含无目标函数,考虑代理模型)
【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用(含无目标函数,考虑代理模型) 版本更新: 2023/8/5: 1.因BP作为代理模型不稳定,经过测试,libsvm比rf /bp 效果稳定且精…...
Python web实战之Django用户认证详解
关键词: Python Web 开发、Django、用户认证、实战案例 概要 今天来探讨一下 Django 的用户认证吧!在这篇文章中,我将为大家带来一些有关 Django 用户认证的最佳实践。 1. Django 用户认证 在开发 Web 应用程序时,用户认证是一个…...
每天五分钟机器学习:梯度下降算法和正规方程的比较
本文重点 梯度下降算法和正规方程是两种常用的机器学习算法,用于求解线性回归问题。它们各自有一些优点和缺点,下面将分别对它们进行详细的讨论。 区别 1. 梯度下降算法是一种迭代的优化算法,通过不断迭代调整参数来逼近最优解。它的基本思想是根据目标函数的梯度方向,沿…...
生信学院|08月18日《基于Flow Simulation的冷链运输产品案例》
课程主题:基于Flow Simulation的冷链运输产品案例 课程时间:2023年08月18日 14:00-14:30 主讲人:江流洋 生信科技 CAE专家 1、达索仿真方案介绍 2、项目介绍 3、案例分析 请安装腾讯会议客户端或APP,微信扫描海报中的二维码…...
不可错过的家装服务预约小程序商城开发指南
在当今社会,家装行业发展迅速,越来越多的人开始寻求专业的家装预约和咨询服务。对于不懂技术的新手来说,创建一个自己的家装预约咨询平台可能听起来很困难,但实际上通过一些第三方制作平台和工具,这个过程可以变得简单…...
任务 13、MidJourney种子激发极致创作,绘制震撼连贯画作
13.1 任务概述 通过本次实验任务,学员将深入了解Midjourney种子的概念和重要性,以及种子对生成图像的影响。他们将学会在Midjourney平台中设置种子值并调整其参数,以达到所需的效果。此外,任务还详细介绍了Midjourney V4.0版本中…...
IAR开发环境的安装、配置和新建STM32工程模板
IAR到环境配置到新建工程模板-以STM32为例 一、 简单介绍一下IAR软件1. IAR的安装(1) 下载IAR集成开发环境安装文件(2) 安装 2. 软件注册授权 二、IAR上手使用(基于STM32标准库新建工程)1、下载标准库文件2、在IAR新建工程&#x…...
FPGA优质开源项目 – PCIE通信
本文介绍一个FPGA开源项目:PCIE通信。该工程围绕Vivado软件中提供的PCIE通信IP核XDMA IP建立。Xilinx提供了XDMA的开源驱动程序,可在Windows系统或者Linux系统下使用,因此采用XDMA IP进行PCIE通信是比较简单直接的。 本文主要介绍一下XDMA I…...
NLP:长文本场景下段落分割(文本分割、Text segmentation)算法实践----一种结合自适应滑窗的文本分割序列模型
NLP专栏简介:数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等 专栏详细介绍:NLP专栏简介:数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型…...
商汤科技2021校招-开发大类B卷
笔试时间:2020.09.18,19:00——21:00 岗位:嵌入式软件工程师 题型:单选4道,不定项选择题2道,填空2道,编程2道。 1、单选 1、在一棵二叉树上第5层的结点数最多是:16 第1层1个 2^0 第2层2个 2^1 第3层4个 2^2 第n层 2^(n-1...
陪诊小程序开发|陪诊系统定制|数字化医疗改善就医条件
健康问题这几年成为人们关注的焦点之一,然而看病却是一个非常麻烦的过程,特别是对于那些身处陌生城市或者不熟悉就医流程的人来说。幸运的是现在有了陪诊小程序下,为您提供便捷的助医服务,使得就医过程得更加简单和轻松。 陪诊系统…...
stable diffusion(1): webui的本地部署(windows)
一、前言 是的,现在是202308月份了,网上已经有很多打包好的工具,或者直接进一个web就能用SD的功能,但是我们作为程序员,就应该去躺坑,这样做也是为了能够有更多自主操作的空间。 像其他AI一样,…...
(树) 剑指 Offer 36. 二叉搜索树与双向链表 ——【Leetcode每日一题】
❓ 剑指 Offer 36. 二叉搜索树与双向链表 难度:中等 输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个 排序的循环双向链表。要求不能创建任何新的节点,只能调整树中节点指针的指向。 为了让您更好地理解问题,以下面的二叉搜索树为…...
TypeScript初学
文章转载:https://blog.csdn.net/weixin_46185369/article/details/121512287 写的很详细,适合初学者看看。 一、TypeScript是什么? 1.TypeScript简称:TS,是JavaScript的超集。简单来说就是:JS有的TS都有…...
C/C++预定义宏
MSVC文档: https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/preprocessor/predefined-macros?viewmsvc-170 GCC文档: https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Function-Names.html https://gcc.gnu.org/onlinedocs/cpp/Predefined-Macros.html 参考:…...
原型链污染挖掘(存储XSS)
服务XSS响应 将JSON content-type更改为HTML 在Express应用中使用 JSON内容类型响应 并反映一个JSON: app.use(bodyParser.json({type: application/json})); app.post(/, function(req, res){_.merge({}, req.body);res.send(req.body); }); 在这些情况下&…...
Chrome开发者工具介绍
Chrome开发者工具介绍 前言1 打开DevTools2 命令菜单3 Elements面板ConsoleJavaScript调试Network 前言 Chrome开发者工具是谷歌浏览器自带的一款开发者工具,它可以给开发者带来很大的便利。常用的开发者工具面板主要包含Elements面板、Console面板、Sources面板、…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...
docker详细操作--未完待续
docker介绍 docker官网: Docker:加速容器应用程序开发 harbor官网:Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台,用于将应用程序及其依赖项(如库、运行时环…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
python爬虫:Newspaper3k 的详细使用(好用的新闻网站文章抓取和解析的Python库)
更多内容请见: 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录 文章目录 一、Newspaper3k 概述1.1 Newspaper3k 介绍1.2 主要功能1.3 典型应用场景1.4 安装二、基本用法2.2 提取单篇文章的内容2.2 处理多篇文档三、高级选项3.1 自定义配置3.2 分析文章情感四、实战案例4.1 构建新闻摘要聚合器…...
【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)
升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点,但无自动故障转移能力,Master宕机后需人工切换,期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据,无法主动升级为Master响应请求ÿ…...
springboot整合VUE之在线教育管理系统简介
可以学习到的技能 学会常用技术栈的使用 独立开发项目 学会前端的开发流程 学会后端的开发流程 学会数据库的设计 学会前后端接口调用方式 学会多模块之间的关联 学会数据的处理 适用人群 在校学生,小白用户,想学习知识的 有点基础,想要通过项…...
Netty从入门到进阶(二)
二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于…...
Mysql8 忘记密码重置,以及问题解决
1.使用免密登录 找到配置MySQL文件,我的文件路径是/etc/mysql/my.cnf,有的人的是/etc/mysql/mysql.cnf 在里最后加入 skip-grant-tables重启MySQL服务 service mysql restartShutting down MySQL… SUCCESS! Starting MySQL… SUCCESS! 重启成功 2.登…...
代码规范和架构【立芯理论一】(2025.06.08)
1、代码规范的目标 代码简洁精炼、美观,可持续性好高效率高复用,可移植性好高内聚,低耦合没有冗余规范性,代码有规可循,可以看出自己当时的思考过程特殊排版,特殊语法,特殊指令,必须…...
Sklearn 机器学习 缺失值处理 获取填充失值的统计值
💖亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到 Kant2048 的博客!我是 Thomas Kant,很开心能在CSDN上与你们相遇~💖 本博客的精华专栏: 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 使用 Scikit-learn 处理缺失值并提取填充统计信息的完整指南 在机器学习项目中,数据清…...
