VMware安装 Ubuntu20.04.6超完整图文攻略(含分辨率问题找不到“继续”按钮解决方案+必备软件推荐)

Peter_Deng. 2025-08-12 12:00:54

前言

Ubuntu 是最受欢迎的 Linux 发行版之一,很多开发者都会选择它作为日常开发环境。本篇文章将手把手教你在 VMware 虚拟机中安装 Ubuntu 20.04.6 LTS,即使你是第一次接触虚拟机,也能一次成功。

一、准备工作

  1. 下载 VMware Workstation

  2. 下载 Ubuntu 20.04.6 LTS 镜像文件

  3. 确认本机硬件配置

    • 建议 CPU 至少双核、内存 8GB 以上(给虚拟机分配 2~4GB 内存更流畅)。
    • 确保硬盘有 20GB 以上可用空间。

二、创建新的虚拟机

  1. 打开 VMware,点击 “新建虚拟机”

    在这里插入图片描述

  2. 选择 “自定义(高级)” 模式,点击“下一步”。

    在这里插入图片描述

  3. 硬件兼容性:选择默认的最新硬件兼容性(一般是 Workstation 16.x/17.x),点击“下一步”。

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  4. 安装来源

    • 选择 “稍后安装操作系统”(推荐这样设置,方便自定义更多参数)。
    • 点击“下一步”。

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  5. 选择客户机操作系统

    • 操作系统选择 “Linux”,版本选择 “Ubuntu”
    • 点击“下一步”。

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  6. 命名虚拟机和存放位置

    • 虚拟机名称可改成 Ubuntu20.04.6
    • 虚拟机文件位置选择一个有足够空间的磁盘(建议非 C 盘)。
    • 点击“下一步”。

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  7. 处理器配置

    • 处理器数量建议 2,每个处理器的核心数建议 2(如果物理机性能足够可设置更多)。
    • 点击“下一步”。

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  8. 内存大小

    • 推荐分配 2048 MB(2GB)~ 4096 MB(4GB),开发用途建议 4GB 以上更流畅。
    • 点击“下一步”。

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  9. 网络类型

    • 选择 “使用桥接网络(R)”
    • 点击“下一步”。

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  1. I/O 控制器类型:保持默认(一般是 LSI Logic),点击“下一步”。

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  2. 磁盘类型:选择 “SCSI”(推荐),点击“下一步”。

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  3. 磁盘选择

    • 选择 “创建新虚拟磁盘”,点击“下一步”。

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  1. 磁盘大小

    • 推荐 30GB~50GB(根据用途调整)。
    • 选择 “将虚拟磁盘拆分成多个文件”
    • 点击“下一步”。

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  2. 磁盘文件位置:保持默认或根据需要更改,点击“下一步”。

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  1. 完成创建

    • 点击“完成”,虚拟机会生成,但还没加载系统 ISO。

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  2. 加载 Ubuntu ISO

    • 选中刚创建的虚拟机 → 点击 “编辑虚拟机设置” → 选择 CD/DVD(SATA) → 勾选 “使用 ISO 映像文件” → 选择下载的 ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso
    • 点击“确定”。

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三、安装 Ubuntu 系统

  1. 启动虚拟机,会自动进入 Ubuntu 安装界面。

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  2. 选择语言为 “中文(简体)”“English”

  3. 选择 “安装 Ubuntu”

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  4. 键盘布局重点:分辨率问题

    • 正常情况下,这一步直接选择键盘布局(建议 **English (US)**,后面再添加中文输入法)。

    • 如果出现分辨率过低,安装界面按钮显示不全,导致无法点击“Continue继续” 的情况,如下图:

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    • 很明显它的选择界面窗口没有展示完,我们没办法选择下一步,以下是解决办法,如果你没有遇到,你可以直接跳到第5步:“5. 更新与其他软件”,继续进行安装操作。

      1. 点击右上角的 关闭按钮,退出安装向导。

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      2. 在桌面右键 → 选择 Display Settings(显示设置)。

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      3. 找到 Refresh Rate(刷新率)上面的 Resolution(分辨率)设置。

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      4. 根据你电脑实际情况调整分辨率,我这里改成了 **1920x1080 (16:9)**。

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      5. 点击 “Keep Changes”(保留更改)。

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      6. 回到桌面,双击 “Install Ubuntu 20.04.6 LTS” 图标,继续安装流程。

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  1. 更新与其他软件

    • 安装类型选择 “Normal installation”(正常安装)。
    • 点击“继续”。

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  1. 安装类型(分区)

    • 选择 “Erase disk and install Ubuntu”(清空整个虚拟机磁盘,不影响物理机)。
    • 点击“现在安装”。

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  2. 选择时区

    • 建议选择 Shanghai(上海)时区。
    • 点击“继续”。

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  3. 设置用户信息

    • 填写姓名、计算机名、用户名和密码。
    • 点击“继续”。

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  4. 系统开始安装,等待约 5~15 分钟。

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四、安装完成与初次启动

  1. 安装完成后点击 “Restart Now(现在重启)” 重启虚拟机。

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  2. 按提示取出安装介质(VMware 会自动处理,我们只需要按一下回车键),系统将进入登录界面。

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  3. 输入密码进入桌面,你的 Ubuntu 20.04.6 就安装好了!

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五、安装推荐软件和常用命令

完成 Ubuntu 安装后,可以先安装一些常用工具和开发环境,方便后续使用。

1. 查看网络信息(ifconfig)

ifconfig 命令属于 net-tools 工具包,默认 Ubuntu 20.04 没有安装,需要手动安装:

sudo apt install net-tools -y

2. 文本编辑器(vim)

vim 是功能强大的终端文本编辑器,安装命令:

sudo apt install vim -y

3. 编译工具(build-essential)

build-essential 包含 GCC 编译器、G++、make 等常用构建工具,是 C/C++ 开发必备:

sudo apt install build-essential -y

4. Git 版本控制

安装 Git,用于代码管理和版本控制:

sudo apt install git -y

5. 压缩/解压工具

支持 zipunziptar 等压缩格式:

sudo apt install zip unzip tar -y

6. Samba(文件共享)

用于和 Windows 主机进行文件共享:

sudo apt install samba -y

7. SSH(远程登录)

安装 SSH 服务端,以便从宿主机或其他设备远程登录 Ubuntu 虚拟机:

sudo apt install openssh-server -y

安装完成后,可以用以下命令查看 SSH 服务状态:

sudo systemctl status ssh

六、总结

至此,你已经成功在 VMware 上安装了 Ubuntu 20.04.6 LTS。
后续可以在 Ubuntu 上进行开发、学习 Linux 命令,或者搭建服务器环境。


(完)

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内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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