raw2vmdk 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
raw2vmdk 是一个开源项目,它是一个跨操作系统的 Java 工具,允许用户挂载原始磁盘镜像,例如使用 dd 创建的镜像。这个工具可以将原始镜像转换为一个格式正确的 .vmdk 文件,从而使其能够被 VMware、VirtualBox 或支持 VMDK 磁盘格式的任何其他虚拟化平台直接挂载使用。raw2vmdk 的主要编程语言是 Java。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目主要使用了 Java 编程语言,并且依赖于 Java 虚拟机(JVM)来执行。它没有使用特定的框架或库,而是基于 Java 的核心类库来实现功能。此外,项目使用了一个模板文件 vmdk.tpl 来生成 VMDK 文件。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 raw2vmdk 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 安装有 Java 开发工具包(JDK),版本至少为 1.6.0_18 或更高。
- 具备基本的命令行操作知识。
安装步骤
-
下载或克隆项目
首先,您需要从 GitHub 下载 raw2vmdk 项目。如果您熟悉 Git,可以使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/Zapotek/raw2vmdk.git如果不熟悉 Git,也可以直接从 GitHub 项目的 Release 页面下载最新版本的
.jar文件。 -
配置环境变量
如果您是通过 Git 克隆的项目,需要将
raw2vmdk.jar文件路径添加到系统的环境变量中,以便可以从任何位置运行该工具。 -
运行工具
使用以下命令来运行 raw2vmdk 工具,替换
<raw image>为原始镜像文件的路径,替换<vmdk outfile>为生成的 VMDK 文件的路径。如果未指定磁盘类型,默认为ide:java -Dtype=<ide|buslogic|lsilogic|legacyESX> -jar raw2vmdk.jar <raw image> <vmdk outfile>例如:
java -jar raw2vmdk.jar /path/to/raw/image.img /path/to/output/vmdk.vmdk请确保路径中的斜杠(
/)正确转义,尤其是在 Windows 系统上。 -
验证安装
如果没有出现错误信息,并且生成了
.vmdk文件,则表示 raw2vmdk 已成功安装并可以使用了。
通过以上步骤,您应该能够成功安装和配置 raw2vmdk。如果您在使用过程中遇到任何问题,可以查看项目的文档或通过 GitHub 的 issue 系统寻求帮助。
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