Shimboot 项目使用与启动教程

Shimboot 项目使用与启动教程

shimboot Boot a desktop Linux distribution from a Chrome OS RMA shim. shimboot 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shimboot

1. 项目介绍

Shimboot 是一个开源项目,旨在通过一系列脚本来修改 Chrome OS RMA Shim,使其可以作为 Linux 发行版的引导程序。这个项目允许用户在 Chromebook 上运行完整的 Debian 安装,而无需对固件进行任何修改。这对于企业注册的设备特别有用,因为用户可以轻松地在 Chrome OS 和 Linux 之间切换,而不会违反企业政策。

2. 项目快速启动

准备工作

  • 一台用于构建过程的独立的 Linux PC(最好是基于 Debian 的系统)
  • 如果使用 Windows,WSL2 是受支持的
  • GitHub Codespaces 当前不受支持
  • 至少 8GB 的 USB 驱动器(注意:廉价的 USB 2.0 驱动器可能因为速度慢而不太适用)
  • 至少 20GB 的空闲磁盘空间

构建步骤

  1. 找到您的 Chromebook 的主板名称,可以在 chrome100.dev 查找型号名称。

  2. 克隆这个仓库并进入目录。

    git clone https://github.com/ading2210/shimboot.git
    cd shimboot
    
  3. 运行以下命令来下载所需的数据并构建磁盘镜像:

    sudo ./build_complete.sh <board_name>
    

    其中 <board_name> 是您 Chromebook 的主板名称。

  4. 如果您想手动运行每个步骤,可以按照以下步骤操作:

    • 从某处获取一个 Chrome OS RMA Shim。

    • 下载与您主板对应的 Chrome OS 恢复镜像。

    • 解压缩 Shim 和恢复镜像(如果尚未解压)。

    • 创建一个目录来保存 rootfs:

      mkdir -p data/rootfs
      
    • 构建基础 rootfs:

      sudo ./build_rootfs.sh data/rootfs bookworm
      
    • 补丁基础 rootfs 并添加所需的驱动程序:

      sudo ./patch_rootfs.sh path_to_shim path_to_reco data/rootfs
      
    • 生成磁盘镜像:

      sudo ./build.sh image.bin path_to_shim data/rootfs
      

启动镜像

  1. 获取一个 shimboot 镜像,可以通过下载预构建的版本或者自行构建。

  2. 将 shimboot 镜像闪存到 USB 驱动器或 SD 卡上。在 Linux 上可以使用 Chromebook 恢复工具或 dd 命令。

  3. 在 Chromebook 上启用开发者模式。如果 Chromebook 已经注册,请遵循 sh1mmer 网站 上的说明。

  4. 将 USB 插入 Chromebook 并进入恢复模式。系统应该能够检测到 USB 并运行 shimboot 引导程序。

  5. 按照 earlier 配置的用户名和密码登录 Debian。预构建镜像的默认用户名/密码是 user/user

  6. 运行以下命令扩展 rootfs 分区,使其填满整个磁盘:

    sudo expand_rootfs
    
  7. 通过运行以下命令更改自己的密码:

    passwd user
    

    注意:默认情况下禁用了 root 用户。

3. 应用案例和最佳实践

  • 案例:使用 Shimboot 在 Chromebook 上创建一个可便携的 Linux 开发环境。
  • 最佳实践:始终确保保留 Chrome OS 恢复镜像,以便在需要时可以恢复到原始状态。

4. 典型生态项目

  • 项目名称:待补充
  • 项目描述:待补充

(本教程为示例文档,部分内容可能需要根据实际项目情况进行调整。)

shimboot Boot a desktop Linux distribution from a Chrome OS RMA shim. shimboot 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shimboot

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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