VMware Lab平台讲师指南：实验环境规划与自动化运维实战

发布时间：2026/10/14 2:56:03
VMware Lab平台讲师指南：实验环境规划与自动化运维实战
简介VMware Lab Platform Instructor Guide是一份面向使用VMware Lab Platform开展教学与实验管理的指导教师的技术文档。指南围绕Instructor Console展开讲解课堂创建、批量上传学生、角色分配、实时监控实验进度、查看学生操作结果及接管显示等核心功能并串联平台安全与权限管理、管理员职责边界等知识点帮助讲师快速上手并高效组织实验课程。资源为单个PDF文件压缩包约568KB内容以图文为主的英文官方指南形式适合VMware培训讲师、实验室管理员及需要搭建培训环境的IT技术人员。目前已有113人浏览学习。除基础操作外指南还说明如何利用Account List的Mass User Controls通过CSV批量导入用户以及使用Open Console、Take Over、Broadcast Display等工具进行课堂干预和辅助既有界面截图式指引也有任务型步骤描述可作教学准备或平台功能梳理的实用参考。1. VMware Lab Platform Instructor Guide一份给讲师的地图而不是说明书带实验课的同行大概都有这种体验课程大纲写得再漂亮一进机房就原形毕露——网络不通、虚拟机起不来、学生乱改配置导致环境互相干扰。某次我在给某高校代课半小时内收到十几条“老师我的环境挂了”的消息最后发现是几个人抢了同一台宿主机资源。这时候才意识到真正缺的不是实验内容而是一套让讲师能掌控全局的平台方法论。VMware Lab Platform Instructor Guide 要解决的问题就是这个它不是教你点鼠标的图片式手册而是告诉你如何把虚拟化实验环境从“能跑”做到“可控、可恢复、可教学”。它适合三类人正在搭建虚拟化实验室的讲师被学生环境问题反复折腾的助教以及给企业做内部技术培训的工程师。这篇文章会从平台架构、模板制作、讲师工作流到排障手段给你一条能直接落地的主线。2. 实验平台设计的关键决策讲师视角的资源规划与网络拓扑2.1 先想清楚实验平台和虚拟化集群是两回事很多人第一次搭建虚拟化实验室时习惯直接参考生产环境的最佳实践FC 存储、vSAN、分布式交换机怎么复杂怎么来。但实验平台的设计逻辑完全不同——它的核心约束不是高可用而是隔离性和可恢复性。一个班 30 人每人可能同时持有 3 到 5 台虚拟机意味着平台上最多有 150 个虚拟机的并发运行这对宿主机的 CPU 超线程比、内存超配比例都提出了和生产环境不一样的要求。我见过的翻车案例大多不是因为虚拟化软件本身的问题而是因为资源规划没做对。比如内存超配比设到 1.5 以上导致所有学生同时开机时宿主机直接进入内存交换整个实验环境变成幻灯片。另一个常见问题是存储 IOPS 估算——几十台虚拟机同时启动时如果没有做启动风暴防护磁盘队列深度会瞬间打满表现就是克隆操作卡住不动。讲师在设计实验平台时第一件要做的事就是画一张表预估学生人数、每人需要几台虚拟机、每台虚拟机的规格vCPU/内存/磁盘、并发启动率。这个表格直接决定你要采购多少物理资源也决定你在 vSphere Client 里怎么设置资源池。常见的做法是给每个班级建一个独立的资源池池内设置 CPU 预留和内存预留防止某个学生的实验把整台宿主机拖垮。把资源池做出来之后网络拓扑是第二个重点。实验平台的网络设计应该遵循“管理网络、实验网络、外部网络”三层分离的原则。管理网络用于 vCenter 和 ESXi 的管理流量不让学生触碰实验网络用 VLAN 或端口组隔离按课程划分外部网络只通过上行链路连通做受限的互联网访问。三层分离在任何规模下都成立哪怕你只有一台物理服务器也应该把三个网络通过虚拟交换机逻辑隔离。2.2 用 vSphere Client 快速搭建讲师管理视图有了资源规划之后接下来要把这些规划变成 vSphere 里实际可操作的对象。常见做法是先建数据中心再建集群然后按班级建文件夹和资源池最后在每台 ESXi 主机上创建端口组。在 vSphere Client 里操作时建议先把 vCenter 的“主机配置文件”功能用起来这样后面加新服务器时只需要做一次“应用配置文件”就能把网络和存储配置批量推下去不需要在几十台主机上重复点鼠标。# 以下操作在 vSphere Client 图形界面中完成这里给出对应的 PowerShell 命令参考 # 连接 vCenter Server Connect-VIServer -Server vc.lab.local -User adminvsphere.local -Password YourPassword # 创建数据中心 New-Datacenter -Name LabDatacenter -Location (Get-Datacenter) # 在数据中心下创建集群启用 EVC增强 vMotion 兼容性 New-Cluster -Name LabCluster -Location (Get-Datacenter -Name LabDatacenter) -HAEnabled:$false -DRSEnabled:$true # 为每个班级创建资源池 $resourcePool New-ResourcePool -Name Class2024A -Location (Get-Cluster -Name LabCluster)这里需要注意几个参数的用意。-HAEnabled:$false是刻意的实验平台里 HA 的自动重启有时候反而坏事——某个宿主机的全部虚拟机在另一台宿主机上同时启动直接把对方的资源打爆。如果你确实想要高可用建议设置“虚拟机重启优先级”为低并限制 HA 槽大小。-DRSEnabled:$true则是推荐的它能让资源调度自动化尤其适合实验课这种负载波动很大的场景。创建完之后讲师应该把所有班级资源池都加到 vCenter 的标签和权限体系里。给每个学生分配一个 vSphere 账号权限只限定到对应的资源池文件夹这样学生只能在资源池内创建虚拟机和快照访问不了管理网络也删不掉别人的东西。这一步很关键否则学生会出于好奇把网络配置改到你怀疑人生。2.3 用模板和内容库把实验环境标准化网络和权限都部署好了接下来就是实验环境本身的标准化。手工配置虚拟机是实验课大忌——如果 30 个学生拿到手的虚拟机每台状态都不一样后面讲排错时会产生大量无效提问。讲师应该把每门课的实验环境做成模板统一放到 vCenter 的内容库Content Library里然后告诉学生“从内容库部署”而不是“自己新建虚拟机”。制作模板的操作路径是在 vSphere Client 里把一台手工配置好的虚拟机“转换为模板”再将该模板导入内容库。转换之前有几件事必须先完成安装 VMware Tools、清理临时文件、重置操作系统激活状态Windows 环境要 Windows 默认的管理员密码失效、关闭虚拟机。这些操作不当的话从模板克隆出来的虚拟机会出现主机名冲突、SID 重复这类低级问题。# PowerShell 方式将虚拟机转换为模板并导入内容库 # 假设已存在一台名为 win11-base 的虚拟机 # 关机后转为模板 Get-VM -Name win11-base | Shutdown-VMGuest Start-Sleep -Seconds 30 Get-VM -Name win11-base | Set-VM -ToTemplate # 创建本地内容库若尚不存在 New-ContentLibrary -Name CourseLib -Datastore (Get-Datastore -Name datastore1) # 将模板发布到内容库 New-ContentLibraryItem -ContentLibrary (Get-ContentLibrary -Name CourseLib) -Template (Get-Template -Name win11-base)这段命令里的Shutdown-VMGuest不是强制关机而是调用 VMware Tools 执行客户机内正常关机保证文件系统干净。Set-VM -ToTemplate会断开虚拟机的电源状态、把虚拟机变成不可直接运行的模板。内容库的好处之一是它能同步到多台 vCenter——如果一个学校有几个分校区各校区讲师可以直接从内容库拉取同一套模板彻底消除各分机房环境差异。模板里建议至少准备三类基础镜像Windows 11 开发环境、Ubuntu Server 22.04 运维环境、以及一个预装了 Docker 的工具镜像。后面做实验自动化时这三类镜像能覆盖大部分课程需求。3. 讲师工作台搭建从创建课程到自动化环境分配3.1 用 vRealize Automation 抽象化流程别再手动克隆如果你带的课不多比如一个学期只有一两门实验课那手动从模板克隆虚拟机还勉强可用。但真实情况往往是讲师手里同时挂着三四门课每门课几十个学生还要每周重置环境。这个工作量靠手点 vSphere Client 根本吃不消正确的方案是引入 vRealize AutomationvRA或者开源的 Terraform 方案把“学生提交申请 → 平台分配资源 → 课程结束回收”这个流程自动化。vRA 的核心概念是 Blueprint蓝图它描述一台虚拟机由什么模板克隆、需要多大资源、放在哪个网络、要不要同时部署多个实例。讲师需要做的只是把每个实验的背景信息放进蓝图然后发布到服务目录学生登录自助服务门户就能一键申请环境。整个过程里讲师不用碰命令行vRA 会通过 vSphere 插件调用 vCenter API在后台完成克隆和配置。# 如果不想引入 vRA 的重量级部署可以参考下面用 Terraform 做虚拟机部署的思路 # main.tf 示例片段 provider vsphere { user var.vsphere_user password var.vsphere_password vsphere_server var.vsphere_server } data vsphere_datacenter dc { name LabDatacenter } data vsphere_virtual_machine template { name ubuntu2204-base datacenter_id data.vsphere_datacenter.dc.id } resource vsphere_virtual_machine student_vm { count var.student_count name student-${count.index 1}-lab01 resource_pool_id var.resource_pool_id datastore_id var.datastore_id num_cpus 2 memory 4096 guest_id data.vsphere_virtual_machine.template.guest_id scsi_type data.vsphere_virtual_machine.template.scsi_type network_interface { network_id var.network_id } clone { template_uuid data.vsphere_virtual_machine.template.id customize { linux_options { host_name student-${count.index 1} domain lab.local } network_interface { ipv4_address 192.168.20.${count.index 10} ipv4_netmask 255.255.255.0 ipv4_gateway 192.168.20.1 } } } }上面的 Terraform 代码给了一个最小可运行的思路。count参数用来批量创建多个学生虚拟机名称按索引递增IP 地址也自动避开了 .1 到 .9 的网段防止和网关冲突。customize里面调用的是 VMware Tools 的 guest customization 功能它会让克隆出来的虚拟机自动改主机名和 IP不会出现一堆重名的机器。实际落地时把student_count设成班级人数、resource_pool_id指向班级资源池跑一遍terraform apply就能完成整班环境部署。但 Terraform 方案有它的局限它是“一次性创建”的逻辑不擅长处理“每周重置环境”的需求。如果你需要周期性恢复还是得靠 vRA 的 Day-2 Actions比如 Snapshot/Reset 动作或者写定时脚本做快照回滚。另外要说清楚vRA 的部署本身要占不少资源vRA 里虚拟机的规格不小如果实验室就两台主机建议先用轻量的 Terraform 方案过渡。3.2 用 Ansible 批量植入实验素材与学生配置很多实验课不只是要一台虚拟机进去之后还要预装软件、下载数据集、写配置文件。这些事放在模板里做会让模板越来越大最后变成一个巨型镜像放在课程开始前手工做又会重复造轮子。我一般会用 Ansible 做第二层配置虚拟机的“底盘”由模板负责但课程相关的软件和数据统一走 Ansible 下发。# ansible/playbook-lab01.yml - name: Configure lab environment for course 01 hosts: student_vms gather_facts: true become: yes vars: lab_user: labuser lab_data_url: http://192.168.20.10/data/lab01/dataset.tar.gz tasks: - name: Install required packages apt: name: - python3-pip - docker.io - git - curl state: present update_cache: yes - name: Download lab dataset get_url: url: {{ lab_data_url }} dest: /home/{{ lab_user }}/lab01/ mode: 0644 - name: Start docker service and enable on boot systemd: name: docker state: started enabled: yesAnsible 的做法和直接在模板里预装有一个本质区别模板里的内容是一次性固化的而 Ansible 可以在虚拟机运行状态下反复执行。学生如果删了某个配置文件讲师感觉自己没办法快速恢复时只需要重新跑一遍ansible-playbook几十台机器几分钟内全部恢复。这个操作对讲师来说就是“后悔药”能在学生把你填的坑挖得更深之前快速填回。vars里的lab_data_url在真实场景建议指向平台内部的镜像服务器不要把课程素材放到公网对象存储上否则同一个文件被上百人同时下载时出口带宽会很头疼。Ansible 的hosts这里可以用上一步 Terraform 输出的 IP 列表生成一个 inventory 文件两个工具配合起来就把“创建配置”串成了同一条流水线。3.3 给学生的自助门户把技术复杂度收起来环境分配自动化后下一步是给学生的入口让学生不需要知道 vCenter、资源池、模板这些术语。有条件的团队可以搭一个简单的 Web 页面后端接 vRA 或直接调 vCenter API没条件的话一个共享的 Excel 申请单加讲师后台脚本也能跑通。需要想清楚的核心问题不是用什么语言写前端而是学生的身份识别——因为后续所有资源回收、权限管理都依赖这个关联关系。# python 示例调用 vCenter API 检查并返回学生环境状态 # 用 requests 库对接 vCenter REST API import requests from requests.packages.urllib3.exceptions import InsecureRequestWarning requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning) def get_vm_status(vcenter_host, session_id, vm_name): headers {vmware-api-session-id: session_id} url fhttps://{vcenter_host}/api/vcenter/vm resp requests.get(url, headersheaders, verifyFalse) if resp.status_code ! 200: return {error: resp.status_code} for vm in resp.json(): if vm[name] vm_name: return {name: vm[name], power_state: vm[power_state]} return {error: VM not found}上面的代码展示了一个简单的查询逻辑——通过 vCenter REST API 按名字找虚拟机并返回电源状态。学生在页面上点击“查看我的环境”时后端会遍历关联到该学生的 VM 列表然后把状态展示出来。实际生产建议直接用 vCenter 的vmware.vcenter.vmAPI 加上过滤条件避免全量拉取虚拟机的性能开销。这个状态页要能在学生报告“环境挂了”的时候先帮你确认虚拟机到底是关机、卡死还是已经被删掉——大多数时候学生口中的“挂了”其实只是虚拟机没开机。自助页面里最有价值的两个按钮是“重置环境”和“提交快照”。重置环境的实现逻辑是先快照回滚再重新执行 Ansible整个过程十几分钟学生不用等助教介入。提交快照的意思是允许学生在关键实验节点打一个自己的快照万一改坏了可以自己回退。这两个按钮能覆盖掉你 80% 的日常答疑工作量让你从“救火队员”变回“讲课的人”。4. 实验课程的生命周期管理从课程上线到环境回收的讲师闭环4.1 课程上线前的验证清单与模板回归测试很多讲师把环境准备好就直接开课等到上课当天才发现模板里预装的工具版本和实验手册对不上。这种事翻车率异常高而且是在学生面前翻车。我的习惯是每门课上线前至少完整跑三遍实验手册一遍用干净模板一遍用 Ansible 配置后的模板一遍模拟学生可能乱操作的状态。三遍下来你会发现大量手册里没写清楚的坑——比如某个端口没开、某个包没装、某个目录的权限不对。# 回归测试脚本跑通一次实验并检查关键路径 #!/bin/bash VM_IP192.168.20.10 SSH_KEY/home/instructor/.ssh/lab_key echo [1/4] 检查虚拟机可连性 ssh -i $SSH_KEY -o ConnectTimeout10 $VM_IP uptime || exit 1 echo [2/4] 检查 Docker 服务 ssh -i $SSH_KEY $VM_IP systemctl is-active docker || exit 1 echo [3/4] 检查实验数据集完整性 ssh -i $SSH_KEY $VM_IP test -f /home/labuser/lab01/dataset.tar.gz echo OK || exit 1 echo [4/4] 执行实验核心命令 ssh -i $SSH_KEY $VM_IP docker run --rm hello-world /dev/null 21 echo OK || exit 1 echo 全部通过可放课 这段脚本的价值在于自动化检查关键依赖而不是等到学生举手后再发现。ConnectTimeout10是防止 SSH 因为网络问题长时间挂起exit 1保证了脚本一旦中间某一步失败就会停下来不会给给你一个“部分成功”的假象。实际测试时可以把这个脚本和内容库里的不同模板版本配合使用——每次更新模板后先跑一遍能防止改 A 组件时把 B 组件的依赖弄坏。4.2 排课与资源预约避免多个班互抢资源资源池做好之后另一个容易失控的是时间维度上的资源冲突。某公司内部培训就遇到过这种情况周一有两门课同时开一门用资源池 A一门用资源池 B看起来互不影响但实际上两门课都在同一个 vSAN 数据存储上跑克隆操作存储队列一打满两边的克隆任务全部卡死最后只能一边等一边干着急。讲师要充分意识到资源池只做计算和内存隔离存储 IOPS 是共享的。所以排课时要做两层检查——计算层面看集群总资源是否够用存储层面看并发克隆和虚拟机启动会不会把数据存储带宽打满。我一般会准备一个简单的计算公式某个时间段的预估总 IOPS 同时启动的虚拟机数量 × 每台虚拟机克隆时的 IOPS 消耗 正在运行虚拟机的稳态 IOPS如果预估总值超过数据存储最大 IOPS 的 60%就错峰安排。课程开始前的环境准备工作也一样统一安排到凌晨批量执行不要在上课前 15 分钟才定时触发给自己留点缓冲余地。4.3 课程结束后的环境回收与数据清理课程结束后如果不做环境回收一学期下来实验平台会积累大量“僵尸虚拟机”占着资源。常见做法是课程结束两周后自动回收先给学生两周时间备份实验数据到期后关闭虚拟机再隔一周删除。删除前要通知到人而且要提供一个导出的出口比如开放 SCP 下载窗口否则学生会觉得你把他辛苦做出来的成果弄丢了。# 回收任务示例查找超过指定时间的虚拟机并关闭 # PowerShell PowerCLI 简化版 $cutoffDate (Get-Date).AddDays(-21) Get-VM | Where-Object { $_.Name -like student-* -and $_.Notes -notlike keep-* -and ($_.ExtensionData.OverallStatus -eq green) } | ForEach-Object { # 先做一次快照备份 New-Snapshot -VM $_ -Name course-end-backup -Memory:$false # 再关闭电源 Stop-VM -VM $_ -Confirm:$false }这个脚本里用Notes -notlike keep-*做了一个逃生通道——讲师可以在虚拟机备注里写keep-开头的词来豁免回收。快照备份是给讲师自己吃的后悔药万一有学生说“我里面有重要数据”你还能从快照里翻出来恢复几天。回收策略建议在开课第一天就告诉学生写进课程说明里避免课时结束再来拉扯。5. 讲师避坑指南实验平台运维里的 5 个高频故障与排查手段5.1 现象学生从内容库部署时卡在“正在克隆”超过 30 分钟原因大概率是存储上的克隆任务在排队或者是目标数据存储剩余空间不足导致克隆无限期挂起。注意这种情况很少和网络有关尤其是当其他虚拟机都能正常访问时。解决登录 vSphere Client查看“近期任务”里克隆任务的进度和错误信息。如果任务一直处于 0% 且队列里有多个克隆先取消低优先级的任务再确认数据存储的空闲容量是否大于模板体积的 2 倍。建议给内容库的存放和虚拟机的运行分配不同的数据存储避免克隆任务直接影响运行中的虚拟机性能。预防手段是设置克隆任务的重试超时和队列限额但这依赖 vCenter 版本需要自己确认。5.2 现象学生虚拟机开机后 IP 地址冲突好几台机器同一 IP原因使用 Terraform 或手工克隆时没有启用 guest customization或者 customization 执行失败但虚拟机照常启动了。解决最直接的修复是关掉冲突的所有虚拟机只开一台然后手动登录配置不同 IP。如果是 Terraform 批量创建检查clone块里的customize配置Windows 模板需要确保 SysPrep 文件存在Linux 模板要用linux_options。另外虚拟机模板里如果装了旧版 VMware Toolscustomization 也会静默失败——先把 Tools 升级到最新。排查时可执行vmtoolsd --cmd info-get guestinfo.ip确认客户机内是否正常接收到了定制信息。5.3 现象学生反馈虚拟机里面网卡消失了原因这个问题的头号来源是——模板虚拟机里安装或卸载了某些软件后网卡被重置或者 vNIC 类型和客户机操作系统驱动不兼容。部分学生自己尝试在虚拟机里加网卡时选错了适配器类型比如选了 VMXNET3 但模板里没有装驱动也会导致同样的结果。解决先让学生确认虚拟机硬件里的网卡是否还在如果设备存在但系统里看不到那就是驱动问题——VMXNET3 需要驱动支持换回 E1000 通常能救回来。如果设备也没了说明有人动过硬件配置只能重新从模板部署或回滚快照。讲师在模板里保留一个e1000类型的备用网卡端口组遇到这类问题时切换会更快。5.4 现象实验平台整体变慢vCenter 界面都卡顿原因两个可能拉满检查清单——宿主机内存被超配触发 swap或者是虚拟机的快照数量太多造成 I/O 放大。解决先看 vCenter 里集群的“资源”选项卡确认内存超配比和 CPU 就绪时间。内存超配比控制在 1.2 以内比较稳CPU 超配控制在 2:1 以下。快照方面用脚本清理超过 72 小时且大小超过 10GB 的旧快照或者给学生只保留一个快照的权限。曾经有个实验平台的性能问题最后找到根源居然是 40 台虚拟机全部保留了安装系统时的初始快照每个快照几百 MB存储负载直接翻倍。5.5 现象学生重启虚拟机后自定义配置全部丢失原因在虚拟机创建阶段自定义脚本是在第一次启动时执行的如果学生没等自定义完成就直接关机重启配置写入可能中断。解决在模板的 VMware Tools 配置里打开“在客户机内同步时钟”和“在启动时等待自定义完成”但这个功能不同版本位置不同。更靠谱的做法是讲师不要依赖 VMware Tools 的自定义而是改用 Ansible 做第二次配置——在虚拟机部署完成后间隔 3 分钟再执行配置这样无论 Windows 还是 Linux 都能稳定写入。这条算是实践出来的经验工具链越复杂越要留缓冲时间。6. 把实验平台变成讲师的“可编程黑板”用快照编排和 API 组合出进阶玩法如果你已经能稳定地创建、分配、回收虚拟机那这个平台的上限还不止于此。实验课里最消耗讲师精力的场景是“全班同时操作但步骤不同步”。一个自然语言描述的实验步骤总有学生手速快先做完但做错的也先做错。与其靠讲师肉眼巡查不如把实验过程切分成阶段每个阶段用快照做节点——学生在平台上点“进入阶段二”时系统自动检查上一阶段的关键输出通过才创建新快照并进入下一阶段不通过就回退到该阶段初始快照重来。实现思路不复杂每个阶段定义一次 API 调用调用 vCenter 的 snapshot API 和 guest operations API。检查逻辑可以放在一个简单的 Python 服务里它做三件事查询虚拟机当前状态、执行客户机内检查命令、返回布尔结果。下面的代码展示了如何用 pyVmomi 做快照回滚# python 示例按名字回滚到指定快照 from pyVim.connect import SmartConnect, Disconnect from pyVmomi import vim def revert_to_snapshot(host, user, pwd, vm_name, snapshot_name): si SmartConnect(hosthost, useruser, pwdpwd, disableSslCertValidationTrue) content si.RetrieveContent() container content.viewManager.CreateContainerView( content.rootFolder, [vim.VirtualMachine], True ) for vm in container.view: if vm.name vm_name: for snap in vm.snapshot.rootSnapshotList: if snap.name snapshot_name: snap_spec vim.vm.SnapshotSpec(namesnapshot_name) vm.RevertToSnapshot_Task(snapshotsnap) return fReverted {vm_name} to {snapshot_name} Disconnect(si) return Snapshot not found回滚操作本身很简单但你要注意RevertToSnapshot_Task只回滚磁盘和内存状态不会重新执行 Ansible。所以在实验阶段检查里回滚后要自动触发配置修复保证环境能接着往下做。一个比较稳定的时序是回滚快照 → 确认虚拟机开机 → 等待 VMware Tools 启动 → 执行 Ansible 修复配置 → 通知学生继续。整个过程建议控制在 10 分钟以内学生等太久会失去耐心。API 型讲师工作台还有一个实用功能自动批量打分。在课程结束时讲师可以定义一组验证脚本平台按学号依次执行检查实验输出的关键文件和运行状态然后生成一张成绩表。这个功能实现不算复杂——本质就是对每台 VM 跑一遍相同的验证命令。重点是要维护好验证脚本和实验内容的同步每次更新实验手册时也更新对应的验证脚本。讲到这里你会发现我所有的习惯都指向同一个方向实验平台越自动化讲师越有时间去关注学生真正的学习过程而不是被环境问题牵制。我不习惯把每个操作都变成脚本但当脚本能帮我减少重复劳动时我一定会去写。希望这篇文章能帮你在搭自己的 VMware Lab Platform 时少踩一些我踩过的坑也希望你训练出来的学生能少在环境上浪费时间多花点精力在技术本身。本文还有配套的精品资源点击获取