前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >群晖NAS上安装虚拟机教程在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序

群晖NAS上安装虚拟机教程在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序

作者头像
哈德森
发布于 2023-04-07 08:12:18
发布于 2023-04-07 08:12:18
13K0
举报
文章被收录于专栏:哈德森的梦哈德森的梦

前言

想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序,实现更高效的资源利用吗?本文为您提供详细的群晖NAS虚拟机安装教程,包括硬件要求确认、下载Virtual Machine Manager、创建虚拟交换机、创建虚拟机、配置虚拟机网络和启动虚拟机等6个步骤。通过本文,您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法,以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。

步骤1:确认硬件要求

在安装虚拟机之前,请确保您的群晖NAS满足以下硬件要求:

  • 双核或以上CPU
  • 4GB或以上内存
  • 至少8GB的可用磁盘空间

另外,在使用群晖NAS时,请务必将其升级到最新的固件版本。

步骤2:下载Virtual Machine Manager

Virtual Machine Manager(简称VMM)是一款由Synology开发的虚拟机管理软件,它可以帮助您在群晖NAS上安装、配置和管理虚拟机。请登录群晖NAS,打开“套件中心”,搜索并下载“Virtual Machine Manager”。

安装完成后,启动VMM,并按照提示进行初始化设置。

步骤3:创建虚拟交换机

为了使虚拟机能够与外部网络通信,您需要先创建一个虚拟交换机。在VMM中,单击左侧导航栏中的“网络”选项卡,然后单击“创建”。在弹出窗口中,输入名称和描述,选择适当的IP地址和子网掩码,然后单击“应用”。

步骤4:创建虚拟机

在VMM中创建虚拟机非常简单。首先,单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡,然后单击“创建”。在弹出窗口中,您需要选择虚拟机的类型、名称、描述和操作系统。此外,您还需要指定虚拟机的CPU和内存配置,以及存储位置和大小。

一旦设置完毕,单击“创建”按钮即可开始安装虚拟机。这可能需要一段时间,具体取决于您选择的操作系统的大小和类型。

步骤5:配置虚拟机网络

在安装完成后,您需要配置虚拟机的网络设置,以便它可以与外部网络通信。单击左侧导航栏中的“虚拟机”选项卡,在列表中选择您刚才创建的虚拟机,然后单击右键并选择“编辑”。

在弹出窗口中,单击“网络”选项卡,并选择您刚才创建的虚拟交换机。您也可以配置其他网络属性,例如MAC地址和IPv6地址。

步骤6:启动虚拟机

最后,单击VMM主界面中的虚拟机名称,然后单击“启动”按钮即可启动虚拟机。如果您已正确配置虚拟机的网络设置,则应该可以通过外部网络连接到它并使用它。

总结

通过以上步骤,您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机,使您的资源利用更加高效。当然,由于每个人的需求都不同,所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。但是,本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门,快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
“电视、新闻、报纸”-简单机器学习预测未来销售额
机器学习是python使用的一大方向,本文以简单的三种不同销售方式对最终销额的影响为例子,采用MSE均方差进行分析。
用户6719124
2019/11/17
7710
机器学习(3)——回归模型目标函数多项式扩展正则项机器学习调参
前言:紧接上一篇文章结尾,预测值和真实值存在较大差距,接着介绍用多项式权重来提高拟合度(R2),过拟合解决办法,引出正则项L1和L2,Ridge回归和LASSO回归。 目标函数 机器学习中目标函数
DC童生
2018/04/27
1.5K0
机器学习(3)——回归模型目标函数多项式扩展正则项机器学习调参
1.3 广告算法专题 - 交叉验证
在无论是线性模型或者svm等几乎所有的模型训练中都会用到的一项规则,那就是将训练数据分为训练数据和测试数据,来看使用训练数据训练出来的模型在测试数据上的效果
Python编程爱好者
2020/09/08
6570
1.3 广告算法专题 - 交叉验证
最强总结!8个线性回归核心点!!
那从今天开始,我预计会陆陆续续出一些内容,来论述各个算法的基础核心点,大家感兴趣可以关注起来。
Python编程爱好者
2024/05/13
8650
最强总结!8个线性回归核心点!!
机器学习篇(2)——最小二乘法概念最小二乘法
前言:主要介绍了从最小二乘法到 概念 顾名思义,线性模型就是可以用线性组合进行预测的函数,如图: image.png 公式如下: image.png image.png 误差
DC童生
2018/04/27
2K0
机器学习篇(2)——最小二乘法概念最小二乘法
机器学习从0入门-线性回归
机器学习有许多不同的算法,每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而,最简单的机器学习算法可能是线性回归。
皮大大
2023/08/25
5190
机器学习从0入门-线性回归
用scikit-learn和pandas学习Ridge回归
    本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归。
刘建平Pinard
2018/08/14
9100
用scikit-learn和pandas学习Ridge回归
机器学习测试笔记(12)——线性回归方法(下)
,这样当y=0, g(x)’=0.5; y>0, g(x)’>0.5且趋于1;y<0, g(x)’<0.5且趋于0,从而达到二分类的目的。sklearn.linear_model通过LogisticRegression类实现逻辑回归。
顾翔
2021/01/04
5500
机器学习测试笔记(12)——线性回归方法(下)
10种常见的回归算法总结和介绍
线性回归是机器学习中最简单的算法,它可以通过不同的方式进行训练。 在本文中,我们将介绍以下回归算法:线性回归、Robust 回归、Ridge 回归、LASSO 回归、Elastic Net、多项式回归、多层感知机、随机森林回归和支持向量机。除此以外,本文还将介绍用于评估回归模型的最常用指标,包括均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE)。
deephub
2022/11/11
1.1K0
10种常见的回归算法总结和介绍
机器学习总结(一):线性回归、岭回归、Lasso回归
其中λ称为正则化参数,如果λ选取过大,会把所有参数θ均最小化,造成欠拟合,如果λ选取过小,会导致对过拟合问题解决不当,因此λ的选取是一个技术活。 岭回归与Lasso回归最大的区别在于岭回归引入的是L2范数惩罚项,Lasso回归引入的是L1范数惩罚项,Lasso回归能够使得损失函数中的许多θ均变成0,这点要优于岭回归,因为岭回归是要所有的θ均存在的,这样计算量Lasso回归将远远小于岭回归。
全栈程序员站长
2022/07/01
7930
机器学习总结(一):线性回归、岭回归、Lasso回归
线性回归中的多重共线性与岭回归
上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容,其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时,对损失函数求导得到参数向量 的方程式
数据STUDIO
2021/06/24
2.2K0
独家 | 为你介绍7种流行的线性回归收缩与选择方法(附代码)
本文讨论了几种子集和收缩方法:最佳子集回归, 岭回归, LASSO, 弹性网, 最小角度回归, 主成分回归和偏最小二乘。
数据派THU
2019/05/16
1.6K0
独家 | 为你介绍7种流行的线性回归收缩与选择方法(附代码)
【机器学习与实现】线性回归示例——波士顿房价分析
链接:https://pan.quark.cn/s/fc4b2415e371 提取码:ZXjU
Francek Chen
2025/01/22
1640
【机器学习与实现】线性回归示例——波士顿房价分析
线性回归模型使用技巧
线性回归是统计学中最基础且广泛使用的预测模型之一。它通过找到最佳拟合直线(或超平面)来描述因变量(目标变量)与自变量(预测因子)之间的关系。本文将探讨线性回归的核心理论,常见问题,如何避免这些错误,并提供一个实践案例及代码示例。
Jimaks
2024/05/14
2400
Python多元线性回归-sklearn.linear_model,并对其预测结果评估
在前面的博客已经介绍过多元回归模型,现在这里粗略介绍如下 python 实现案例 1、选取数据 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import
学到老
2018/03/16
9.2K0
Python多元线性回归-sklearn.linear_model,并对其预测结果评估
正则化回归
lasso回归可以选择数据集中的重要变量,将不太重要的特征的系数缩小到0,系数不为0的特征就是被lasso回归选择的特征
用户11414625
2024/12/20
1010
正则化回归
「Machine Learning」线性回归认识
所谓线性回归(Linear Regression),其最本质的特点就是可以用来根据已有的数据探究一个(或者多个)自变量与因变量之间的线性关系,从而对未知自变量所对应因变量进行预测。以单个自变量为例:
曼亚灿
2023/05/22
4630
「Machine Learning」线性回归认识
python实现线性回归之岭回归
上述式子中w为长度为n的向量,不包括偏置项的系数 θ0,θ是长度为n+1的向量,包括偏置项系数θ0;m为样本数,n为特征数。
西西嘛呦
2020/08/26
1.7K0
python实现线性回归之岭回归
【机器学习】机器学习回归模型全解析:线性回归、多项式回归、过拟合与泛化、向量相关性与岭回归的理论与实践
文章链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/2465836
小馒头学Python
2024/11/15
3590
【机器学习】机器学习回归模型全解析:线性回归、多项式回归、过拟合与泛化、向量相关性与岭回归的理论与实践
岭回归与LASSO回归:解析两大经典线性回归方法
岭回归,又称L2正则化,是一种用于解决多重共线性问题的线性回归技术。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况,这会导致普通最小二乘法(OLS)估计的不稳定性,使得模型的预测性能下降。岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项来解决这个问题,其数学表达式如下:
小馒头学Python
2023/11/23
6.6K0
岭回归与LASSO回归:解析两大经典线性回归方法
推荐阅读
相关推荐
“电视、新闻、报纸”-简单机器学习预测未来销售额
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档