NixOS:探索纯粹功能的强大世界
2025-01-17 13:27:26作者:霍妲思
在开源世界里,NixOS以其独特的纯粹功能性设计理念吸引了一大批技术爱好者。本文将带你深入了解NixOS的安装与使用,帮助你开启这一功能性操作系统的探索之旅。
安装前准备
在开始安装NixOS之前,确保你的系统满足以下基本要求:
系统和硬件要求
- 处理器:64位
- 内存:至少4GB
- 硬盘:至少20GB空闲空间
必备软件和依赖项
- Nix包管理器:确保你的系统中已安装Nix包管理器,它是安装NixOS的基础。
安装步骤
下载开源项目资源
首先,你需要从NixOS仓库获取NixOS的安装资源。
git clone https://github.com/NixOS/nixos.git
安装过程详解
- 启动NixOS安装器:在NixOS安装介质上启动安装器。
- 分区与格式化:根据你的硬盘情况,进行分区和格式化。
- 安装引导加载器:安装GRUB或其他引导加载器。
- 配置网络:确保你的网络设置正确无误。
- 安装NixOS:按照安装器的指示完成NixOS的安装。
常见问题及解决
- 问题1:无法连接网络
- 解决方案:检查网络设置,确保网络连接正常。
- 问题2:安装过程中出现错误
- 解决方案:查阅官方文档或社区论坛,寻找类似问题的解决方案。
基本使用方法
加载NixOS
安装完成后,重新启动系统,确保从NixOS启动。
sudo reboot
简单示例演示
- 文件管理:使用
ls命令列出当前目录下的文件。 - 软件安装:使用
nix-env命令安装新的软件包。
参数设置说明
- 环境变量:在
~/.profile文件中设置环境变量。 - 网络配置:在
/etc/nixos/configuration.nix文件中配置网络设置。
结论
通过本文的介绍,你已经对NixOS有了基本的了解,并能够进行简单的安装和使用。NixOS的强大之处在于其纯粹功能性设计,这对于希望深入了解操作系统工作原理的开发者来说是一个宝贵的资源。
为了更深入地学习NixOS,你可以继续探索以下资源:
现在,就让我们动手实践,一起探索NixOS的魅力吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143