Bazzite项目中的GRUB配置文件缺失问题解析
2025-06-09 21:32:31作者:卓艾滢Kingsley
在Fedora 41的Atomic桌面版本中,用户报告了一个关于GRUB引导加载程序配置文件缺失的问题。这个问题影响了Bazzite项目(基于Fedora的定制化操作系统)的用户体验,特别是那些希望通过ujust脚本或手动配置来自定义GRUB菜单的用户。
问题背景
GRUB是Linux系统中常用的引导加载程序,它允许用户在启动时选择不同的操作系统或内核版本。传统上,GRUB的配置通过/etc/default/grub文件进行管理,用户可以通过修改这个文件来调整启动超时时间、隐藏/显示菜单项或更改主题等设置。
问题表现
在Fedora 41的Atomic桌面版本中,/usr/etc/default/grub文件被移除,这导致/etc/default/grub文件在新安装的系统上也不复存在。这种变化直接影响了以下功能:
- 无法通过ujust脚本自定义GRUB设置
- 无法手动修改GRUB菜单配置
- 影响了GRUB主题等视觉定制功能
技术原因
Fedora团队正在将GRUB配置迁移到新的实现方式,计划使用/boot/grub2/user.cfg文件来替代传统的配置文件。然而,这一过渡期间缺乏足够的文档说明,导致用户难以适应新的配置方式。
解决方案
Bazzite项目团队在2024年12月29日的稳定版更新中解决了这个问题。修复方案是通过项目提交的特定补丁来恢复GRUB配置文件的功能。对于使用Bazzite操作系统的用户,只需更新到stable-41.20241229或更高版本即可解决此问题。
对用户的影响
- 新用户:安装最新版本的Bazzite系统将不会遇到此问题
- 现有用户:需要执行系统更新以获取修复
- 高级用户:可以开始了解新的GRUB配置方式,为未来的系统升级做准备
最佳实践建议
- 定期更新系统以获取最新的修复和改进
- 在进行GRUB配置修改前,备份现有配置
- 关注项目文档更新,了解新的配置方法
- 对于关键系统配置,考虑使用版本控制来管理变更
这个问题展示了开源项目如何快速响应社区反馈并解决问题,同时也提醒用户在遇到系统配置变更时保持关注官方文档和更新说明。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310