mac电脑安装虚拟机教程
1、准备一台虚拟机,安装CentOS7
常用的虚拟化软件有两种:
- VirtualBox
- VMware
这里我们使用VirtualBox来安装虚拟机,下载地址:Downloads – Oracle VM VirtualBox
001 点击安装
002 报错:he installer has detected an unsupported architecture. VirtualBox only runs on the amd64 architecture.
003 解决报错方法:
a. 点击这个文件:
b. 在设置--安全与隐私--通用---仍要打开
c.成功打开
004 这时候,回来点击step1,发现还是报错,之前的操作都白费了
005 找了相关文档,发现还不支持m1,m2,arm架构
a.文档查找:
Best Virtual Machine For Mac of 2023 (inc. M1, M2 & M3 Macs)
b.去官网下载test版本
链接:Testbuilds – Oracle VM VirtualBox
安装成功截图:
2、下载vagrant
2.1 下载
Install | Vagrant | HashiCorp Developer
2.2 安装vagrant
a. 点击下一步,下一步,知道安装成功
b.测试是否安装成功
vagrant安装成功以后,并没有gui客户端,需要通过打开终端, 测试是否安装成功,运行命令:
vagrant
3、使用vagrant给virtualbox创建linux虚拟机
3.1 只需要一个命令,即可初始化centOS7系统
Vagrant int cenos/7
3.2 运行vagrant up,即可启动虚拟机
vagrant up
系统root用户的密码是:vagrant
3.3 vagrant官方镜像仓库(了解)
vagrant镜像仓库地址:Discover Vagrant Boxes - Vagrant Cloud
vagrant中有很多做好的镜像仓库,然后使用cmd命令行使用命令进行下载。
3.4 下载cenos/7镜像
a. 运行 vagrant init centos/7
vagrant init centos/7
b.运行 vagrant up 启动虚拟机
vagrant up
c.运行 vagrant ssh即可登录上虚拟机VM
vagrant ssh
报错及解决
问题:macOS M1芯片,运行vagrant up后,报错如下:
The guest machine entered an invalid state while waiting for it
to boot. Valid states are 'starting, running'. The machine is in the
'aborted' state. Please verify everything is configured
properly and try again.
If the provider you're using has a GUI that comes with it,
it is often helpful to open that and watch the machine, since the
GUI often has more helpful error messages than Vagrant can retrieve.
For example, if you're using VirtualBox, run `vagrant up` while the
VirtualBox GUI is open.
The primary issue for this error is that the provider you're using
is not properly configured. This is very rarely a Vagrant issue.
解决:
暂时没找到解决方案
4、使用vmware
新建
点击继续
拖动文件,点击继续
点击处理器和内存
设置40g
设置网络
启动
启动中截图:
相关文章:

mac电脑安装虚拟机教程
1、准备一台虚拟机,安装CentOS7 常用的虚拟化软件有两种: VirtualBoxVMware 这里我们使用VirtualBox来安装虚拟机,下载地址:Downloads – Oracle VM VirtualBox 001 点击安装 002 报错:he installer has detected an…...
手动配置 kafka 用户密码,认证方式等的方式
场景 部分场景会指定使用某一kafka 来提高安全性,这里就不得不使用用户密码认证方式等来控制 方法示例 // 手动加载配置信息private Map<String, Object> consumerConfigs() {Map<String, Object> props new HashMap<>();props.put(ConsumerCo…...

机器学习 深度学习 神经网络
神经网络概念: 神经网络是一个由生物神经元组成的网络或电路,或者从现代意义上讲,是一个由人工神经元或节点组成的人工神经网络。因此,一个神经网络要么是由生物神经元组成的生物神经网络,要么是用于解决人工智能&…...

VCG 获取某个顶点的邻接顶点
文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介 与之前的思路相同,这里我们利用VCG为我们提供的拓扑结构,获取某个顶点的邻接顶点,这在我们处理网格数据时往往很有用。 二、实现代码 //VCG #include <vcg/complex/algorithms/create/platonic.h> #inclu…...

四川云汇优想教育咨询有限公司电商服务靠谱吗
随着抖音电商的兴起,越来越多的商家开始关注这一领域。四川云汇优想教育咨询有限公司作为一家专注于电商服务的企业,也受到了广泛的关注。那么,四川云汇优想教育咨询有限公司的抖音电商服务靠谱吗?下面我们将从多个方面进行深入剖…...

Spring MVC框架支持RESTful,设计URL时可以使用{自定义名称}的占位符@Get(“/{id:[0-9]+}/delete“)
背景:在开发实践中,如果没有明确的规定URL,可以参考: 传统接口 获取数据列表,固定接口路径:/数据类型的复数 例如:/albums/select RESTful接口 - 根据ID获取某条数据:/数据类型的复数/{id} - 例…...

【GoLang】哪些大公司正在使用Go语言
你见过哪些令你膛目结舌的代码技巧? 文章目录 你见过哪些令你膛目结舌的代码技巧?前言:哪些大公司正在使用Go语言谷歌(Google):脸书(Facebook):亚马逊(Amazon…...

美团外卖商超商品销量数据
美团外卖商超商品月销量 字段名 店铺id 店铺名称 商品id 商品名称 商品分类 规格名 原价 现价 月销 规格属性 描述 商品图片 含商家月销量...

【C++高阶(八)】单例模式特殊类的设计
💓博主CSDN主页:杭电码农-NEO💓 ⏩专栏分类:C从入门到精通⏪ 🚚代码仓库:NEO的学习日记🚚 🌹关注我🫵带你学习C 🔝🔝 单例模式 1. 前言2. 设计一个不能被拷贝/继承的…...

Linux之进程(五)(进程控制)
目录 一、进程创建 1、fork函数创建进程 2、fork函数的返回值 3、fork常规用法 4、fork调用失败的原因 二、进程终止 1、进程终止的方式 2、进程退出码 3、进程的退出方法 三、进程等待 1、进程等待的必要性 2、wait函数 3、waitpid函数 四、进程程序替换 1、概念…...

63. 不同路径 II 23.12.21(二)
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为 “Start” )。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为 “Finish”)。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角…...

【线性代数】两个向量组等价,其中一个向量组线性无关,另一个向量组也是线性无关吗?
一、问题 两个向量组等价,其中一个向量组线性无关,另一个向量组也是线性无关吗? 二、答案 不一定,当两个向量组中的向量个数也相同时,结论才成立.若向量个数不相同,结论不成立. 例如: 向量组一:(1,0),(0,1) 向量组二:(1,0),(0,1),(1,1) 两…...

c语言:指针作为参数传递
探究实参与形参它们相互独立 由于主调函数的变量a,b与被调函数的形参x,y它们相互独立。函数 swap 可以修改变量x,y,但是却无法影响到主调函数中的a,b。 现在利用取地址运算符,分别打印它们的首地址&#x…...

YOLOv5性能评估指标->mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)
简介 这篇博客,主要给大家讲解我们在训练yolov5时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义,帮助大家更深入的理解,以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解…...

陶建辉在 CIAS 2023 谈“新能源汽车的数字化”
近年,中国的新能源汽车发展迅猛,在全球竞争中表现出色,已经连续 8 年保持全球销量第一。在新兴技术的推动下,新能源汽车的数字化转型也正在加速进行,从汽车制造到能源利用、人机交互,各个环节都在进行数字化…...

PSP - 结构生物学中的机器学习 (NIPS MLSB Workshop 2023.12)
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/135120094 Machine Learning in Structural Biology (机器学习在结构生物学中) 网址:https://www.mlsb.io/ Workshop at the 37th Co…...

某领先的集成电路研发中心:建立跨网交换平台 杜绝数据泄露风险
1、客户介绍 某技术领先的集成电路研发中心,是产学研合作的国家级集成电路研发中心,致力于解决重大共性技术的研发及服务支撑问题。该中心积极探索国际化道路,不断提升国际影响力,与多家国际著名集成电路企业和研发机构建立技术合…...

map|动态规划|单调栈|LeetCode975:奇偶跳
作者推荐 【贪心算法】【中位贪心】.执行操作使频率分数最大 涉及知识点 单调栈 动态规划 map 题目 给定一个整数数组 A,你可以从某一起始索引出发,跳跃一定次数。在你跳跃的过程中,第 1、3、5… 次跳跃称为奇数跳跃,而第 2、…...

从安全性角度,看“可信数字底座”有何价值
文章目录 每日一句正能量前言概念对比安全技术对比思考与建议 每日一句正能量 不管现在有多么艰辛,我们也要做个生活的舞者。 前言 万向区块链此前提出“可信数字底座”这一概念和技术,即将区块链与物联网、人工智能、隐私计算等数字化技术相融合&#…...

软件设计模式:UML类图
文章目录 前言一、📖设计模式概述1.软件设计模式的产生背景2.软件设计模式3.设计模式分类 二、📣UML图1.类图概述2.类的表示法3.类与类之间的关系关联关系(1)单向关联(2)双向关联(3)…...

智慧工地云平台源码,基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql
智慧工地管理云平台系统,智慧工地全套源码,java版智慧工地源码,支持PC端、大屏端、移动端。 智慧工地聚焦建筑行业的市场需求,提供“平台网络终端”的整体解决方案,提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管…...

【机器视觉】单目测距——运动结构恢复
ps:图是随便找的,为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进,希望将2D光流推广至3D场景流时,发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题,需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息,否则解空间不收敛…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...

页面渲染流程与性能优化
页面渲染流程与性能优化详解(完整版) 一、现代浏览器渲染流程(详细说明) 1. 构建DOM树 浏览器接收到HTML文档后,会逐步解析并构建DOM(Document Object Model)树。具体过程如下: (…...
css的定位(position)详解:相对定位 绝对定位 固定定位
在 CSS 中,元素的定位通过 position 属性控制,共有 5 种定位模式:static(静态定位)、relative(相对定位)、absolute(绝对定位)、fixed(固定定位)和…...

SpringTask-03.入门案例
一.入门案例 启动类: package com.sky;import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cache.annotation.EnableCach…...
python报错No module named ‘tensorflow.keras‘
是由于不同版本的tensorflow下的keras所在的路径不同,结合所安装的tensorflow的目录结构修改from语句即可。 原语句: from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense 修改后: from tensorflow.python.keras.lay…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !
我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...

GAN模式奔溃的探讨论文综述(一)
简介 简介:今天带来一篇关于GAN的,对于模式奔溃的一个探讨的一个问题,帮助大家更好的解决训练中遇到的一个难题。 论文题目:An in-depth review and analysis of mode collapse in GAN 期刊:Machine Learning 链接:...