chimeraos 的安装和配置教程
2025-05-06 02:11:44作者:庞眉杨Will
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
chimeraos 是一个开源项目,它旨在提供一个基于Linux的操作系统,具有模块化设计和易于定制的特点。该项目的主要编程语言包括 C++ 和 Python,这两种语言被用于实现系统的核心功能和用户界面。
2. 项目使用的关键技术和框架
chimeraos 使用了多种关键技术和框架来构建其系统,包括但不限于:
- Linux内核:作为操作系统的基础。
- systemd:用于系统和服务管理的初始化系统和服务管理器。
- DBus:一种简单的消息系统,用于进程间通信和远程过程调用。
- ** Plymouth**:用于启动时的图形显示框架。
- Python:用于编写系统工具和用户界面。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
在开始安装 chimeraos 之前,请确保您的计算机满足以下要求:
- 至少 4GB 的RAM。
- 至少 20GB 的硬盘空间。
- UEFI启动模式(推荐)。
以下是安装 chimeraos 的详细步骤:
步骤 1:下载安装镜像
首先,您需要从项目的官方网站下载最新的 chimeraos 安装镜像。
步骤 2:制作启动盘
使用 dd 命令或类似工具将下载的镜像写入USB闪存驱动器以创建启动盘。
sudo dd if=/path/to/chimeraos.iso of=/dev/sdX bs=4M status=progress
请将 /path/to/chimeraos.iso 替换为您的ISO文件路径,将 /dev/sdX 替换为您的USB设备的设备名。
步骤 3:启动至安装环境
将USB启动盘插入计算机,并重启计算机。进入BIOS设置,设置为从USB启动。
步骤 4:开始安装
启动后,您将看到 chimeraos 的启动菜单。选择启动至安装环境。
步骤 5:分区硬盘
在安装过程中,您需要为 chimeraos 分区硬盘。使用磁盘分区工具,如 fdisk 或 gparted。
步骤 6:安装系统
按照安装程序提示操作,选择您的分区,设置用户和密码。
步骤 7:安装完成后重启
安装完成后,取出USB驱动器并重启计算机。确保BIOS设置为从硬盘启动。
步骤 8:配置系统
首次启动后,您可能需要进行一些系统配置,例如设置网络连接、安装更新等。
现在,您应该已经成功安装了 chimeraos,并且可以开始探索和使用了。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869