怎样用虚拟机制作网站_虚拟机下载手机版

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怎样用虚拟机制作网站

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台式电脑内存条 🎮电脑内存条的选择和安装，真的是一门大学问！尤其是对于刚入坑的小白来说，面对各种参数和品牌，难免会感到头大。今天就让我来手把手教大家，如何选到适合自己的内存条，安装起来也毫无压力！🚀 💻 内存条的基本参数内存条的容量通常用G表示，常见的有8G、16G、32G和64G。16G是日常使用的天花板，但如果你经常用虚拟机、剪辑软件或者设计建模，32G会更流畅，64G则是专业人士的首选。 DDR3、DDR4、DDR5代表不同的技术代次，每一代都比上一代性能更强，功耗更低。DDR5起步频率就很高，达到了4800MHz，而DDR4一般在2133MHz到3200MHz之间。频率越高，内存条的数据传输速度越快。比如7200MHz的内存条，数据传输速度比低频的快很多，但需要主板和CPU支持。 🖥️ 不同容量和频率的选择 8G是基础配置，适合日常办公和娱乐，但如果你多任务处理或者运行大型软件，16G会更合适。 32G是目前的主流选择，既能满足日常需求，又能应对一些专业软件的运行，比如同时开虚拟机、设计软件和网页浏览器，完全没问题。 64G适合特效制作、建模等高需求场景，如果你用PR、AE、C4D这些软件，选64G真的不亏！颗粒是内存条的核心，海力士、三星、镁光等品牌的颗粒质量都很不错，尤其是海力士的CJR和A-Die，性能稳定，超频能力强。 🔧 实际安装和注意事项安装前一定要断电，打开主机箱前记得拍照记录线的连接方式，避免安装时出错。确认主板的内存插槽数量和最大支持容量，避免买错型号。安装时要对准内存条的缺口和主板的凸起，听到“咔”的一声才算安装成功。如果是双通道或多通道，尽量选择相同容量和频率的内存条，性能会更稳定。安装完成后，记得检查一下内存条是否被正确识别，可以通过鲁大师或者BIOS查看。 🎮安装内存条是不是很简单？只要按照步骤来，小白也能轻松搞定！如果你有其他问题或者安装经验，欢迎在评论区和我分享哦！一起交流，一起进步！🚀

二手笔记本：苹果还是联想？ 🍏 当初满怀期待地买回了苹果笔记本，结果发现很多软件都不兼容。为了安装软件，我尝试了各种方法，包括使用虚拟机，但总是失败。经过一番折腾，终于有一天能用了一天，但随后又崩溃了。我感到非常失望和疲惫。 💡 于是，我决定换一台笔记本。第二天，我带着苹果笔记本、原装充电器和外包装盒子去了两家店。店家估价后，推荐了我置换一台联想小新。最终，我以半价折换了新的联想笔记本。 🛠️ 店家帮我安装了我需要的所有软件，回家后使用起来非常顺畅。这让我感到非常开心。 💡 奉劝那些打算买苹果笔记本的朋友们，除非你们是专业用于绘画、P图或视频制作，否则不建议购买。因为很多软件不兼容，会让你感到非常沮丧。慎重考虑！

💻MacBook外置Win10制作全攻略嘿，大家好！今天我想跟大家分享一下如何在MacBook上安装外置Windows系统盘。其实这个过程并不复杂，只要你按照步骤来，很快就能搞定。下面我就详细说说具体步骤吧。第一步：制作外置Windows移动硬盘 📀 首先，你需要制作一个外置的Windows移动硬盘。这里有两种方法：一种是在Windows系统上直接制作，另一种是在MacBook上的虚拟机上制作。我个人推荐在虚拟机上制作，这样更方便。第二步：选择合适的Windows版本 🖥️ 一定要用Microsoft官方的安装包，我选的是Win10家庭版64位。这个版本比较稳定，兼容性也不错。第三步：使用萝卜头WTG辅助助手 🥕 这个工具非常好用，推荐给大家。它会帮你处理很多细节问题，省去很多麻烦。第四步：准备工具和文件 📂 打开MacBook上的转换助理，下载Windows support。然后把Win10镜像文件和Windows support都放在桌面上。第五步：复制文件 📁 打开萝卜头WTG辅助助手文件夹下的drivers文件夹，把Windows support文件夹下面的drivers文件夹里面的所有文件复制粘贴到萝卜头WTG辅助助手文件夹下的drivers文件夹里。第六步：开始制作 🚀 在萝卜头WTG辅助助手界面选择好Win10镜像文件和要制作成系统盘的移动硬盘，然后开始制作。这个过程可能需要一些时间，耐心等待一下。第七步：完成制作 🎉 制作完成后，把Windows support整个文件夹复制粘贴到移动硬盘的根目录。这样系统盘就制作完成了。第八步：进入Windows系统 🌐 重启MacBook，按住option按键，选择刚刚制作好的Windows系统盘。进入Windows系统后，打开Windows support下的boot camp文件夹进行安装，这样方便进行macOS和Windows的系统切换。第九步：完成安装 🎈 以上就是MacBook安装外置Windows系统盘的全部教程。希望对大家有所帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我们一起讨论解决。好了，今天的分享就到这里，祝大家安装顺利！🚀

Linux远程连接与虚拟机快照使用指南在上一篇中，我们学习了Linux的基础知识和环境搭建。今天，我们将继续深入探讨如何远程连接Linux以及一些实用的技巧。一、如何远程连接Linux？使用Finalshell：一款方便的远程连接工具。连接步骤：在VMware中打开终端，找到ens33的IP地址。打开Finalshell，选择Linux SSH连接，输入IP地址、用户名和密码进行配置。成功连接后，就可以在本地通过Finalshell操作Linux系统了。二、WSL与VMware对比 WSL（Windows Subsystem for Linux）：直接在Windows上运行Linux子系统，无需虚拟化，适合简单的Linux操作。 VMware：功能更强大，适合需要完整Linux环境的场景。选择建议：如果只是进行简单的Linux命令学习，可以使用WSL；如果需要进行大数据等相关技术的学习，建议使用VMware搭建完整的Linux环境。三、虚拟机快照的使用快照的作用：在某个时间点保存虚拟机的状态，如果系统出现问题，可以恢复到该时间点。制作快照：在虚拟机关闭状态下，右击VMware中的计算机系统，选择“快照”->“拍摄快照”。恢复快照：当出现问题时，在快照选项中点击“转到”即可恢复之前的状态。四、安装Finalshell 下载和安装：可以从官网下载Finalshell，安装过程简单，按照提示进行即可。配置连接：除了Linux SSH连接，Finalshell还支持多种其他类型的连接，可以根据需要进行配置。五、注意事项网络连接问题：如果在远程连接时遇到网络问题，可以检查虚拟机的网络设置，确保网络适配器已启用。快照的合理使用：快照虽然方便，但会占用一定的磁盘空间，建议在重要操作前制作快照，但不要过于频繁，以免浪费存储资源。

14天冲刺💻UI&算法双线作战！ 🌞 早上，我参加了两门考试，虽然还有两门等着我，但明天上午就能全部搞定啦！📚 🌾 下午，我投入到了UI课的设计中，制作了星巴克的原型图，还添加了组件并编写了规范文档。🖌️ 🌙 晚上，我开始了gdb调试器的实战练习，准备正式进入cmake的学习。🔧 同时，我也不忘刷刷算法题，熟悉了双指针、离散化、位运算和区间合并的算法模板。🧩 📅 明天，我计划复习prim算法，最好还能看看Dijkstra算法。同时，我也会复习算法基础课，把链表部分搞定。🔄 💻 另外，我还打算开始期末的Java大作业，用Windows做客户端，Linux虚拟机做服务端，客户端通过socket访问服务端的MySQL数据库进行数据增删改查。🌐 🎨 UI设计大作业方面，我会继续制作星巴克的一级页面原型图。🖼️ 🌟 希望明天能顺利完成所有计划，加油！💪

旧MAC mini变身强大NAS服务器 2012年的MAC mini，早已停止系统更新，用来给孩子上网课都被吐槽太慢。😓 当时我面试时对这个小家伙心动了一下，尝试了多次安装，总是在90%时失败。官网说是主板或硬盘问题，于是我在威联通的虚拟机里体验了一段时间，感觉系统挺好玩的，对小白特别友好。今天看到有更新，我又不死心地下载了固件，结果还是失败。😓 后来我突然想到，U盘做系统盘时有提示，于是重新制作启动盘，这次选了另一个选项，哈哈哈，成功了！我的MAC mini终于可以上线了。一次顺利安装完成，光看硬件就比很多NAS系统高，系统速度刷刷地提升。威联通的虚拟机终于可以关掉了。接下来我可以把夸克的电影直接挂载，轻松打造私人影院，再把Homeassistant搬进去，全部打通，感觉性能还是满满的。🎉

NVIDIA vGPU 🎮最近在研究NVIDIA的vGPU技术，真的让我大开眼界！无论是游戏、设计还是数据科学，vGPU都能轻松搞定，简直就是神器！今天就带大家深入了解这个黑科技，记得收藏哦！ 🎮 vGPU虚拟化软件简介 NVIDIA vGPU软件是一款强大的虚拟化工具，它能将物理GPU的性能虚拟化，分配给多个虚拟机使用。支持的显卡种类超多，从RTX到A6000都有覆盖，兼容性直接拉满！不管是图形工作站还是数据科学，vGPU都能提供强大的性能支持，简直就是全能选手！ 🚀 多显卡虚拟化的优势一个GPU可以同时支持多个虚拟机，资源利用率直接拉满！成本直接砍半，不用为每个虚拟机单独买GPU，预算有限的小伙伴福音来啦！动态调整GPU资源分配，灵活应对各种工作负载需求，简直不要太方便！每个用户都有独立的虚拟GPU环境，安全性和稳定性直接起飞！ 🎨 GPU虚拟化的实际应用游戏方面，支持Steam游戏检测，腾讯部分游戏也能运行，游戏体验丝滑顺畅！数据科学和AI训练，vGPU的CUDA支持让计算速度直接翻倍，训练模型快到飞起！ 3D建模和渲染，RTX A6000的性能简直让人惊叹，渲染速度嗖嗖的！光线追踪和着色功能，让建筑设计和产品设计的虚拟原型制作更逼真！ 🎨NVIDIA vGPU真的是多面手，无论是游戏、设计还是数据科学，都能轻松驾驭！如果你也在用vGPU，快来评论区聊聊你的使用体验吧！

Hyper-V U 盘启动全攻略，从新手到操作高手！在使用 Hyper-V 创建虚拟机时，有时我们需要通过 U 盘启动来安装操作系统、进行系统维护或运行特定的工具软件。在 Hyper-V 中实现 U 盘启动，能为虚拟机的使用带来更多灵活性和便捷性。首先，要做好准备工作。确保你的 U 盘已制作成可启动的设备，比如使用 UltraISO 等工具将系统镜像写入 U 盘，使其具备启动功能。同时，检查电脑的 BIOS 设置，确保开启了 USB 设备支持以及虚拟化相关选项，如 Intel 的 VT-x 或 AMD 的 AMD-V 技术，这是 Hyper-V 正常运行的基础。接下来进行 Hyper-V 中的设置。打开 Hyper-V 管理器，选中要进行 U 盘启动的虚拟机，点击 “设置”。在设置窗口中，找到 “添加硬件” 选项，选择 “USB 控制器” 并添加。添加完成后，在 “USB 控制器” 下就能看到已连接的 U 盘设备。若未显示，可尝试重新插拔 U 盘。当企业拥有数十甚至上百个基于hyper-v的虚拟机时，手动管理这些虚拟机的创建、配置、监控等工作，不仅耗时费力，还容易出错。这时，“hyper-v批量管理工具”就如同一位得力的助手，帮助你应对这些挑战。

今天爆火的 Manus 对我的启示：如果说 LLM 是大脑，那么 AI Agent 其实就是给这个大脑配上了手和脚。之前的 agent 产品，大多是通过 MCP、Operator 这样的机制把 LLM 对接到现有的应用上，让这些应用变成 LLM 的手脚。但 Manus 的做法则是做了一台伴侣虚拟机，在里面放上各种小程序，尤其是放上 Python 环境，然后让 LLM 动态产生命令和代码，指挥这些程序完成各种任务。我认为这个思路是非常棒的。未来 AI Agent 的开发重心可能会从对 LLM 的雕刻，转向代码生成的优化，以及配套伴侣机器的开发上。特别是面向专业领域，比如 Web3 交易、数据分析、视频制作等领域的 AI Agent，其竞争焦点就变成了：如何构造一台高度专业、精密的伴侣虚拟机，然后发明一组高度专业、精密的形式化语言，去控制这台虚拟机，最后去精训 LLM，使之能够将自然语言表达的人类意图准确翻译为这种形式化语言，提交给虚拟机执行，并给人提供交互式反馈和校正的便利。相反，我看很多人对于 Manus 的兴奋点在于它如何连续自动化执行多步骤的任务，对这一点我反而觉得没有那么有价值，说实话有点华而不实。因为现在的 AI 在执行过程中是有误差甚至幻觉的，每一个步骤都有误差，累积起来，误差放大，结果很快就变得不可用，或者不可信。所以除非你对于结果的质量完全不在意，否则你必须每一个步骤都要去检查和调整结果，而这就跟 chatbot 交互模式差别不大了。也就是说，这种应用模式对什么样的人最有价值呢？就是完全不在乎结果质量，只想快速敷衍一下交差的打工者。而这样的人，是任何一个组织都应该第一时间清除掉的？

🔥AI从业者亲测：Manus真香警告！ 🔥最近，AI领域的新星Manus引起了广泛关注。作为一名AI从业者，我也对它进行了深入研究。 💡Manus的核心卖点在于其“深度思考-规划-执行”的能力，这与OpenAI的DeepResearch颇为相似。然而，Manus在此基础上增加了一个虚拟的Windows环境，使其能够在虚拟机中创建、读取、修改文件，甚至打开浏览器、制作PPT等。这一功能为用户提供了更直观的操作体验，但也带来了巨大的服务器资源消耗，这或许是其内测名额极其有限的原因。 🤔然而，这种创新是否真的具有革命性？从技术实现来看，虚拟环境并非Manus首创。类似的技术在StackBlitz等平台中早已实现，Manus更像是将现有技术进行了整合，而非真正的突破。 💬进一步推测，Manus的技术栈可能是DeepResearch+ComputerUse+MCP+Artifact的组合。这种“组合拳”看似强大，但在实际应用中却显得有些力不从心。例如，Manus的编码能力不如Cursor，PPT制作也显得杂乱无章。这种“什么都想做，但什么都没做好”的状态，让人不禁怀疑其技术整合的深度和效率。 📈另外，Manus的爆火离不开国内营销号的推波助澜。各种“下一个DeepSeek”“AI Agent的GPT时刻”的吹捧，让人不禁怀疑这是否又是一场资本的狂欢。事实上，Manus的技术架构和功能并未达到“颠覆性突破”的高度，更多是对现有技术的整合与优化。这种过度营销的现象，反映了AI行业在快速发展中的浮躁。 🚀技术的进步需要时间的沉淀，而非一味追求短期热度。正如DeepSeek创始人梁文锋所言：“技术没有捷径。”Manus的出现无疑为AI行业带来了新的思考，但其技术实现和产品创新并未达到“革命性”的高度。虚拟环境的引入虽然提升了用户体验，但也暴露了资源消耗过大的问题；技术栈的整合看似全面，却未能充分发挥每个组件的优势。与其让一个AI“全能选手”包揽所有任务，不如拆解成多个Agent，各司其职、相互配合。这种分工明确的模式，或许才是AI技术未来的发展方向。 🌱未来，AI技术的发展或许应该更加注重多Agent协作的模式，同时避免过度营销带来的“泡沫化”风险。技术的进步需要耐心和沉淀，只有真正扎根于用户需求和技术本质的创新，才能走得更远。