一.centos设置固定ip    1.虚拟机设置编辑→虚拟网络编辑器，选择NAT模式。       2.NAT设置，设置网关（前面三个需要与你设置的静态虚拟机ip一致（我的是192.168.2.40））。 3.虚拟机设置为NAT模式 4.设置虚拟机固定ip(下图这种是gui界面设置的，网上有通过命令设置的修改ensconfig文件)二.设置后虚拟机无法上网问题    这种是虚拟机dns设置的问题，宿主机的dns如果是自动分配，最好是保持与宿主机的dns一致，网上有说设置成114.114.114.114或者8.8.8.8，这种也可以，但是网速较慢或者超时。 三.宿主机无法ping通虚拟机问题1

文章目录⚽一、eNSP简介🏀二、数据链路层（交换机）🏐三、交换机的基本配置（指令）🎱四、路由器🏀五、路由器基础配置（指令）⚽一、eNSP简介🌴eNSP(EnterpriseNetworkSimulationPlatform)是一款由华为提供的、可扩展的、图形化操作的网络仿真工具平台，主要对企业网络路由器、交换机进行软件仿真，完美呈现真实设备实景，支持大型网络模拟，让广大用户有机会在没有真实设备的情况下能够模拟演练，学习网络技术。🏀二、数据链路层（交换机）以太网MAC地址用来识别一个以太网上的某个单独的设备或一组设备。MAC地址为48个二进制位，一般用12个16进制位表示。MAC地址标识的设备全

文章目录⚽一、eNSP简介🏀二、数据链路层（交换机）🏐三、交换机的基本配置（指令）🎱四、路由器🏀五、路由器基础配置（指令）⚽一、eNSP简介🌴eNSP(EnterpriseNetworkSimulationPlatform)是一款由华为提供的、可扩展的、图形化操作的网络仿真工具平台，主要对企业网络路由器、交换机进行软件仿真，完美呈现真实设备实景，支持大型网络模拟，让广大用户有机会在没有真实设备的情况下能够模拟演练，学习网络技术。🏀二、数据链路层（交换机）以太网MAC地址用来识别一个以太网上的某个单独的设备或一组设备。MAC地址为48个二进制位，一般用12个16进制位表示。MAC地址标识的设备全

最近通过docker搭建es集群，全部启动后，通过es-head查看集群状态发现没有节点显示。查看日志发现一下报错：[node-3]notenoughmasternodesdiscoveredduringpinging(found[[Candidate{node={node-3}{iZEwNdQaQ5OfE-65LmeAkQ}{x8Toq4rhREGgd0ibf7QaMA}{10.0.x.x}{10.0.x.x:9300},clusterStateVersion=2}]],butneeded[2]),pingingagain发现节点之间的9300端口ping不通，初次搭建没有经验，一通百度后有

初始拉代码运行【vue3-ts-vite】前端项目，出现以下报错:或者：分析：问题出现在代理连接上，可采用以下解决方案进行解决。解决方案一：更换安装依赖的镜像,使用淘宝镜像安装,代码如下:yarnconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org移除原代理：yarnconfigdeleteproxynpmconfigrmproxynpmconfigrmhttps-proxy安装cnpm镜像并使用代理registry安装cnpm镜像npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org使用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型14-pytorch搭建SiameseNetwork模型(孪生网络)，实现模型的训练与预测。孪生网络是一种用于度量学习（MetricLearning）和比较学习（ComparisonLearning）的深度神经网络模型。它主要用于学习将两个输入样本映射到一个共享的嵌入空间，并衡量它们之间的相似性。孪生网络通常由两个相同的子网络组成，这两个子网络共享参数和权重。每个子网络将输入样本分别映射到嵌入空间中的特征向量。这些特征向量可以被用来度量两个输入样本之间的相似性或距离。文章目录：引言SiameseNetwork模型原理使用

文章目录前言一、论文拟解决问题与思想二、正文1.标识概念2.快速卷积2.1谱图卷积2.2线性模型3.半监督节点分类4.实验5.结果总结前言开始进入研究生生活啦~想研究的方向是图深度学习方向，现在对图卷积神经网络GCN进行相应的了解。这篇文章就是对《Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks》这篇发表在2017年ICLR上的会议论文。这是一篇经典的论文，对刚刚接触GCN的研究人员来说，是一个很好的开始。一、论文拟解决问题与思想《Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvoluti

文章目录前言一、论文拟解决问题与思想二、正文1.标识概念2.快速卷积2.1谱图卷积2.2线性模型3.半监督节点分类4.实验5.结果总结前言开始进入研究生生活啦~想研究的方向是图深度学习方向，现在对图卷积神经网络GCN进行相应的了解。这篇文章就是对《Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks》这篇发表在2017年ICLR上的会议论文。这是一篇经典的论文，对刚刚接触GCN的研究人员来说，是一个很好的开始。一、论文拟解决问题与思想《Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvoluti

[root@xxxdc-gitlab]#dockerstartcce932ba5dc2Errorresponsefromdaemon:networkase6cd78ccf7f24c49871653f2ddnotfoundError:failedtostartcontainers:css932ba5dd3以上为报错信息，之前的桥接这些都是配置好的。解决方案：docker-composeup-d--force-recreate即可解决。场景：    在做生产上线的时候，之前docker启动的gitlab，突然端口不能被访问到了，查看了对应服务器监听端口也没问题。可以ping通，telnet端口就是

服务器ping不通有哪些原因导致的太心急。即网线刚插到交换机上就想Ping通网关，忽略了生成树的收敛时间。当然，较新的交换机都支持快速生成树，或者有的管理员干脆把用户端口（accessport）的生成树协议关掉，问题就解决了。某些路由器端口是不允许用户Ping的。访问控制。不管中间跨越了多少跳，只要有节点（包括端节点）对ICMP进行了过滤，Ping不通是正常的。最常见的就是防火墙的行为。多路由负载均衡场合。比如Ping远端目的主机，成功的reply和timedout交错出现，结果发现在网关路由器上存在两条到目的网段的路由，两条路由权重相等，但经查一条路由存在问题。网络因设备间的时延太大，造成I