【亲测免费】 如何安装和使用rtl8812AU_8821AU无线驱动程序
2026-01-16 09:45:58作者:廉彬冶Miranda
项目介绍
rtl8812AU_8821AU_linux 是一个专为AC1200(802.11ac)无线双频USB适配器设计的Linux内核驱动程序。该项目由abperiasamy维护,旨在支持Realtek RTL8812AU和RTL8821AU芯片组的无线网卡在Linux环境下的正常运作。这对于那些拥有这类硬件并希望在Linux系统上使用它们的用户来说至关重要。
项目快速启动
准备工作
确保你的系统是最新更新的,并且具备编译内核模块的能力。你需要安装一些基本的构建工具,比如 make, gcc, 和可能的 dkms(动态内核模块支持),尤其是在Ubuntu系统中。
安装步骤
-
克隆项目: 首先,从GitHub仓库克隆源代码。
git clone https://github.com/abperiasamy/rtl8812AU_8821AU_linux.git -
进入项目目录:
cd rtl8812AU_8821AU_linux -
编译与安装驱动:
- 在一些较新的系统上,你可能需要使用DKMS来简化模块的编译和加载过程。如果没有DKMS,手动编译:
sudo make sudo make install - 如果使用DKMS,流程会更自动化,首先确保已安装DKMS:
然后:sudo apt-get install dkmssudo dkms add ./rtl8812AU_8821AU_linux sudo dkms build rtl8812AU_8821AU_linux/$VERSION sudo dkms install rtl8812AU_8821AU_linux/$VERSION
- 在一些较新的系统上,你可能需要使用DKMS来简化模块的编译和加载过程。如果没有DKMS,手动编译:
-
加载驱动:
sudo modprobe rtl8812au
如果一切顺利,你应该能看到设备已经被识别,并准备好了无线连接。
解决常见问题
如果遇到 module verification failed 错误,确保你的内核签名策略允许非签名模块加载,或遵循项目页面上的特定解决方案。
应用案例和最佳实践
- 家庭服务器:适用于将具有上述芯片组的USB网卡用于家庭NAS或轻量级服务器,提供稳定的Wi-Fi连接。
- 开发环境设置:开发者可以在虚拟机环境中利用该驱动,测试基于Wi-Fi的应用,特别是当物理机器不直接支持相关无线标准时。
- 便携式Linux环境:为携带Linux笔记本的用户提供即插即用的无线支持,特别是在不同场景间切换时。
典型生态项目
虽然这个驱动本身并不直接参与复杂的生态系统项目,但它对于以下场景至关重要:
- 物联网(IoT):作为低成本、广覆盖的无线解决方案,在简单的IoT设备或边缘计算节点上。
- 嵌入式Linux系统:在树莓派或其他类似的开发板上增加Wi-Fi功能,进行无线数据传输或控制。
- OpenWRT等路由器固件:可以定制化以支持更多种类的无线USB设备,扩展路由器的功能性。
通过以上步骤,你可以成功地在Linux系统上安装并使用这个关键的无线驱动,无论是为了日常办公还是技术开发,都提供了必要的无线网络支持。记住,适时查阅最新的项目页面或社区论坛,因为驱动的兼容性和功能可能会随着时间和新版本的发布而有所改进。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
447
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705