🔥如何快速制作Fedora启动盘?Fedora Media Writer完整使用指南
Fedora Media Writer是一款专为Fedora系统设计的终极启动盘制作工具,能够帮助用户一键将Fedora操作系统镜像写入U盘等便携设备。无论是新手还是开发者,都能通过简单操作创建可启动的Fedora USB驱动器,轻松满足系统安装、演示测试或紧急恢复需求。
📌核心功能:为什么选择Fedora Media Writer?
✅ 自动下载+智能写入,告别复杂命令
Fedora Media Writer最强大的优势在于自动化流程——它会根据你的需求自动下载最新的Fedora镜像文件,并采用类似dd命令的底层写入技术,确保镜像完整写入设备。无需手动寻找镜像或输入复杂终端指令,小白也能秒变装机高手!
💻 全平台支持,无缝适配三大系统
无论是Linux、Windows还是macOS用户,都能享受到一致的操作体验。项目针对不同系统深度优化了驱动管理模块:
- Linux驱动模块:src/app/linuxdrivemanager.cpp
- Windows驱动模块:src/app/windrivemanager.cpp
- macOS驱动模块:src/app/macdrivemanager.cpp
🛡️ 安全防护+数据恢复,双重保障
工具会自动检测设备并警告风险操作,避免误删重要数据。更贴心的是,它还提供单分区FAT32恢复功能,通过src/helper/linux/restorejob.cpp模块,轻松修复被覆盖的U盘分区表。
📝 超简单使用教程:3步制作Fedora启动盘
1️⃣ 下载与安装工具
从项目仓库克隆源码并编译(需Qt环境支持):
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MediaWriter
cd MediaWriter
cmake . && make install
编译指南详见项目根目录README.md,三大平台均提供详细配置说明。
2️⃣ 选择Fedora版本与设备
启动工具后,你会看到简洁的主界面(如图),左侧选择需要的Fedora版本(如Workstation、Server或IoT),右侧选择目标U盘设备。
Fedora Media Writer主界面
3️⃣ 一键写入,静待完成
点击"写入"按钮后,工具会自动下载镜像(默认路径:~/Downloads)并写入设备。整个过程无需人工干预,进度条清晰展示当前状态,完成后会提示"启动盘制作成功"🎉
⚙️ 高级特性:为开发者量身定制
📊 实时日志监控
写入过程中的详细日志会保存在FedoraMediaWriter.log文件中(路径:~/Documents),方便调试和问题排查。通过src/app/crashhandler.cpp模块,还能自动捕获异常并生成报告。
🌍 多语言支持,全球协作
项目提供30+种语言翻译,社区贡献者可通过po/目录下的翻译文件参与本地化工作。例如中文翻译文件:po/mediawriter_zh-CN.po
🛠️ 跨平台源码架构
核心功能模块采用分层设计:
- 下载管理:src/app/downloadmanager.cpp
- 版本检测:src/app/releasemanager.cpp
- 底层写入:src/helper/(按系统区分实现)
❓ 常见问题解答
Q:写入失败怎么办?
A:首先检查U盘是否被占用,然后查看FedoraMediaWriter.log日志定位问题。若提示"权限不足",Linux用户需确保udisks2服务正常运行(src/app/drivemanager.cpp依赖此服务)。
Q:支持哪些Fedora版本?
A:工具会通过src/app/data/releases.json实时获取最新版本列表,包括稳定版、测试版及各衍生版本(如Kinoite、Silverblue)。
🎯 总结:Fedora用户的必备装机神器
Fedora Media Writer以简单、安全、高效三大优势,成为制作Fedora启动盘的首选工具。无论是系统管理员批量部署,还是新手首次体验Fedora,它都能提供流畅的操作体验。立即访问项目仓库,开启你的Fedora之旅吧!
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/me/MediaWriter
贡献指南:CONTRIBUTING.md(需项目支持)
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00