当前位置: 首页 > news >正文

Mac 制作可引导安装器

Mac 使用U盘或移动固态硬盘制作可引导安装器(以 Monterey 为例)

本教程参考 Apple 官网相关教程
创建可引导 Mac OS 安装器
重新安装 Mac OS

相关名词解释

磁盘分区会将其划分为多个单独的部分,称为分区。分区也称为容器,不同容器(分区)可以使用不同的文件系统格式,APFS 格式的文件格式的容器可以创建多个APFS宗卷。Apple 文件系统 (APFS) 按照需求分配磁盘空间。单个 APFS 容器(分区)有多个宗卷时,容器的可用空间会共享,并且可按需分配到任意单独的宗卷。每个宗卷仅使用整体容器的一部分,这样一来,可用空间即容器的总大小减去该容器中所有宗卷的大小。单个宗卷可以用来安装其他版本的 Mac OS

准备工作

  • 准备一个容量大于 14GB 的 U 盘或者移动固态硬盘的一个分区(格式化为 Mac OS 扩展格式,名称为 MyVolume
    在这里插入图片描述

  • 下载你需要使用的 Mac OS 系统版本的安装器,我下载的是 Monterey
    Apple官网下载地址
    在这里插入图片描述

  • 下载完成之后,安装器会以 app 的形式存在启动台中
    在这里插入图片描述

使用终端制作可引导安装器

打开电脑上的终端 app,输入下面对应的命令,然后输入用户密码,等待完成即可。注意命令最后的 MyVolume 与准备工作时的名称一致。
在这里插入图片描述

  • Sonoma
sudo /Applications/Install\ macOS\ Sonoma.app/Contents/Resources/createinstallmedia --volume /Volumes/MyVolume
  • Ventura
sudo /Applications/Install\ macOS\ Ventura.app/Contents/Resources/createinstallmedia --volume /Volumes/MyVolume
  • Monterey
sudo /Applications/Install\ macOS\ Monterey.app/Contents/Resources/createinstallmedia --volume /Volumes/MyVolume
  • Big Sur
sudo /Applications/Install\ macOS\ Big\ Sur.app/Contents/Resources/createinstallmedia --volume /Volumes/MyVolume

制作完成,插入电脑即可进行系统降级等操作

http://www.lryc.cn/news/310578.html

相关文章:

  • 深入了解 JavaScript 混淆加密和环境检测
  • 可让照片人物“开口说话”阿里图生视频模型EMO,高启强普法
  • 全国产飞腾E2000Q +复旦微FPGA的轨道交通、电力解决方案
  • 292.【华为OD机试】跳马问题(广度优先搜索(BFS)JavaPythonC++JS实现)
  • Qt 中Qwidget相关属性
  • matplotlib散点图
  • day32贪心算法 part02
  • 判断docker 镜像启动成功 shell脚本
  • Android AppCompatActivity 方法详解
  • [FastDDS] 基于eProsima FastDDS的移动机器人数据中间件——介绍与准备工作
  • 4. 编写app组件
  • 经典的算法面试题(1)
  • 微信小程序 --- mobx-miniprogram miniprogram-computed
  • 【HTML】HTML基础2(一些常用标签)
  • Jmeter 安装
  • 控制液压比例插装阀放大器
  • [设计模式Java实现附plantuml源码~行为型]定义算法的框架——模板方法模式
  • nftables 测试一拒绝所有流量
  • 练习 3 Web [ACTF2020 新生赛]Upload
  • Linux中docker项目提示No such file or directory
  • PyTorch 中的 apply
  • 张宇30讲学习笔记
  • SpringBoot接口防抖(防重复提交)的一些实现方案
  • Qt/C++音视频开发67-保存裸流加入sps/pps信息/支持264/265裸流/转码保存/拉流推流
  • 【Web】速谈FastJson反序列化中TemplatesImpl的利用
  • RK3568 RK809电源管理 RTC功能使能 定时唤醒
  • 大模型(LLM)的token学习记录-I
  • 探索前景:机器学习中常见优化算法的比较分析
  • 基于MRI的阿尔兹海默症病情预测
  • 高维中介数据: 联合显着性(JS)检验法