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  • Netty通信网络参数配置

    千次阅读 2015-07-09 22:34:28
    Netty服务端/客户端网络通信过程中常用的参数:   Name Associated setter method "writeBufferHighWaterMark" 默认 64 * 1024(用法未知) "writeBufferLowWaterMark" 默认 32 * 1024(用法...

    Netty服务端/客户端网络通信过程中常用的参数:

    Name

    Associated setter method

    "writeBufferHighWaterMark"

    默认64 * 1024用法未知

    "writeBufferLowWaterMark"

    默认32 * 1024用法未知

    "writeSpinCount"

    默认16(重复写次数,用法未知

    "broadcast"

    true / false多播模式(UDP适用)

    "interface"

    多播数据包的网络接口地址

    "loopbackModeDisabled"

    实际调用的是channel.setOption(StandardSocketOptions.IP_MULTICAST_LOOP, loopbackModeDisabled);仅针对JDK7+有效

    "networkInterface"

    实际调用的是channel.setOption(StandardSocketOptions.IP_MULTICAST_IF, networkInterface);仅针对JDK7+有效

    "reuseAddress"

    地址是否可复用(UDP socket address绑定时用到)

    "receiveBufferSize"

    数据包接收大小

    "receiveBufferSizePredictor"

    数据包接收大小:默认设置为FixedReceiveBufferSizePredictor(768),超过后丢弃

    "receiveBufferSizePredictorFactory"

    似乎与上面的功能相同,设置方式:new FixedReceiveBufferSizePredictorFactory(1024)

    "sendBufferSize"

    发送数据包大小

    "timeToLive"

    JDK7+版本有效

    "trafficClass"

    0<=tc<=255

    bufferFactory"

    用于创建ChannelBuffer的工厂,默认HeapChannelBufferFactory

    "connectTimeoutMillis"

    连接超时时间(毫秒)

    "pipelineFactory"

    仅适用于child channel创建时有效

    "keepAlive"

    启用/禁用Nagle算法

    "soLinger"

    Socket关闭时的延迟时间(单位:秒)

    "tcpNoDelay"

    启用/禁用Nagle算法

     

     

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  • 嵌入式Linux启动时网络参数配置

    千次阅读 2014-12-24 08:59:24
    通过以上shell代码,至少获知一下信息: 1、如何设置是从NFS启动还是正常启动 2、在哪个文件里更改IP等网络参数 3、DNS的由来及配置。以后再出现ping通IP却ping不通域名时,就知道在哪里修改参数
    明白了嵌入式Linux启动时网络参数配置的流程,就会对网络这一部分了然于胸,以后出现网络不通的情况,就有了解决问题的思路。

    1、网络参数配置的入口:
    /etc/init.d/rcS,如下两行
    # 配置换回lo地址
    /sbin/ifconfig lo 127.0.0.1
    # 配置以太网eth0地址
    /etc/init.d/ifconfig-eth0

    2、进入ifconfig-eth0文件:
    #!/bin/sh
    echo -n Try to bring eth0 interface up......>/dev/ttySAC0
    
    # 检查/etc/目录下是否存在eth0-setting文件,存在的话执行if语句
    if [ -f /etc/eth0-setting ] ; then
    	# 读取eth0-setting文件,从而获取IP、Mask、Gateway、DNS、MAC等变量的值
    	source /etc/eth0-setting
    
    	# 判断文件/etc/mtab中是否存在从NFS启动的设置
    	if grep -q " / nfs " /etc/mtab ; then
    		echo -n NFS root ... > /dev/ttySAC0
    	else
    	# 不是从NFS驱动,配置ip、mask等网络参数
    		ifconfig eth0 down
            ifconfig eth0 hw ether $MAC
            ifconfig eth0 $IP netmask $Mask up
            route add default gw $Gateway
        fi
    	# 获取DNS的值并写到文件/etc/resolv.conf中
    	echo nameserver $DNS > /etc/resolv.conf
    
    else
    	# /etc/目录下不存在eth0-setting文件,那么手动配置网络参数
    	if grep -q " / nfs " /etc/mtab ; then
    		echo -n NFS root ... > /dev/ttySAC0
    	else
    		/sbin/ifconfig eth0 192.168.1.230 netmask 255.255.255.0 up
    	fi
    fi
    
    echo Done > /dev/ttySAC0
    通过以上shell代码,至少获知一下信息:
    1、如何设置是从NFS启动还是正常启动
    2、在哪个文件里更改IP等网络参数
    3、DNS的由来及配置。以后再出现ping通IP却ping不通域名时,就知道在哪里修改参数

    以上提到的/etc/eth0-setting文件,进行了一些变量的设置:
    IP=192.168.1.230
    Mask=255.255.255.0
    Gateway=192.168.1.1
    DNS=192.168.1.1
    MAC=08:90:90:90:90:90


    3、自动获取IP:
    以上,针对的是配置固定IP等网络参数,那么如何实现自动分配IP等?
    #!/bin/sh
    echo -n Try to bring eth0 interface up......>/dev/ttySAC0
    if grep -q "^/dev/root / nfs " /etc/mtab ; then
    	echo -n NFS root ... > /dev/ttySAC0
    else
    	udhcpc -i eth0
    fi
    
    echo Done > /dev/ttySAC0

    启动信息如下图示:


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  • CNN卷积神经网络结构及参数配置

    千次阅读 2018-07-14 10:00:27
    首先,弱先验具有较高的熵值,因此自由性较强,强先验具有较低的熵值,这样的先验在决定参数最终取值时可以起着非常积极的作用。 把卷积网络类比成全连接网络,但对于网络的权重具有无限强的先验。 所有隐藏单元的...

    来源:机器学习算法与自然语言处理

    作者:白雪峰

    转载于:https://blog.csdn.net/np4rHI455vg29y2/article/details/78958121


    1、CNN例子

    Yann LeCun提出的最基本和开始的CNN结构图

    640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1

    640?wx_fmt=jpeg


    2、什么是CNN


    2.1、什么是卷积

    连续和离散卷积的定义:

    640?wx_fmt=jpeg

    特点:

    640?wx_fmt=jpeg

    2.2、离散卷积的例子

    丢骰子时加起来要等于4的概率是多少?

    640?wx_fmt=jpeg

    二维离散的卷积

    640?wx_fmt=jpeg

    计算的动图如下

    0?wx_fmt=gif

    2.3、用到二维图像上

    关于卷积中常用到的一些概念:神经网络的卷积是对应位相乘,现在是信号相乘。

    在图像处理中,卷积通常被称作为filtering,现在也有很多著名的filtering/convolution kernels都是在图像中抓取直观特征的。

    下面移动的小矩阵有两种叫法:一种叫做滤波器filter,一种叫做卷积核kernel,是相同东西的两种不同叫法。

    0?wx_fmt=gif

    640?wx_fmt=jpeg

    2.4、用到神经网络中

    我们其实需要学习的就是里面的线上面对应的权值,比如下面绿色的代表3*1的卷积核大小,只是这里用神经网络的结构表示出来了。

    640?wx_fmt=jpeg

    2.5、卷积的细节

    • filter/kernel size, number

    假设神经网络的输入是6*6的图像。

    640?wx_fmt=jpeg

    其中每个卷积核代表提取不同的特征,多个卷积核提取的特征然后进行组合(这样更强大),一同送入到后续的结构。

    下面来一个更通俗的解释:

    640?wx_fmt=jpeg

    每个人代表一个卷积核来进行提取不同的特征,一个人是弱小的,但是一组人就强大了,他们有着不同的知识(权重),这样类比来理解,就会好理解很多。

    • stride

    使用filter扫描图片的步的大小。

    640?wx_fmt=jpeg

    • zero-padding

    一种不忽略边界模式的方法。

    新图像要比原图像更小。

    640?wx_fmt=jpeg

    • channel

    640?wx_fmt=jpeg

    2.6、池化(pooling)

    池化层从它们的输入中子取样。

    1)、Spatial pooling(也称作subsampling或者downsampling)减少每个特征映射的维度。

    2)、保持最重要的信息。

    max pooling例子(average pooling etc)

    640?wx_fmt=jpeg

    • Pooling具有局部不变性。
    • 图像往左或者往右移动,pooling的结果是不变的。

    640?wx_fmt=jpeg

    2.7、flatten

    640?wx_fmt=jpeg

    2.8、Convolution VS Fully Connected

    640?wx_fmt=jpeg

    640?wx_fmt=jpeg

    640?wx_fmt=jpeg

    2.9、CNN的整体

    640?wx_fmt=jpeg

    所以从整体来看,CNN的组成:

    • Convolution(卷积层)
    • Nolinearity:e.g ReLu(非线性转化)
    • Pooling(池化)
    • FC Layers(全连接层)

    640?wx_fmt=jpeg


    3、为什么CNN有效


    3.1、一些模式是比整幅图像更小的图像    

    640?wx_fmt=jpeg

    3.2、一些相同的模式出现在不同的区域中

    640?wx_fmt=jpeg

    3.3、子采样像素不会改变对象

    640?wx_fmt=jpeg

    640?wx_fmt=jpeg


    4、对CNN的一些其他理解


    4.1、关于接受域(receptive field)

    称在底层中影响上层输出单元s的单元合集为s的接受域(receptive field)。


    640?wx_fmt=jpeg

    处于卷积网络更深的层中的单元,它们的接受域要比处在浅层的单元的接受的域更大。如果网络还包含类似步幅卷积或者池化之类的结构特征,这种效应会加强。这意味着在卷积网络中尽管直接连接都是很稀疏的,但处在更深的层中的单元可以间接地链接到全部或者大部分输入图像。(表现性能)


    640?wx_fmt=jpeg

    4.2、卷积和池化作为一种无限强的先验

    首先,弱先验具有较高的熵值,因此自由性较强,强先验具有较低的熵值,这样的先验在决定参数最终取值时可以起着非常积极的作用。

    把卷积网络类比成全连接网络,但对于网络的权重具有无限强的先验。

    • 所有隐藏单元的权重是共享的。

    • 除了一些连续的小单元的权重外,其他的权重都是0.

    • 池化也是一个无限强的先验:每个单元都具有对少量平移的不变性。

    卷积和池化可能导致欠拟合!任何其他先验类似,卷积和池化只有当先验的夹着合理且正确时才有用。如果一项任务依赖于保存精确的空间信息,那么在所有的特征上使用池化将会增大训练误差。

    根据实际需求选取先验。




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  • 介绍了几乎所有的训练代码,在训练...因此接下来介绍的symbol_factory.py就是网络结构搭建的起始脚本,主要包含网络的一些配置信息。 该脚本主要包含get_config,get_symbol_train,get_symbol三个函数,后面两个...

    上一篇博客:SSD算法代码介绍(二):训练算法整体架构
    介绍了几乎所有的训练代码,在训练代码中比较重要的步骤应该就是网络结构的搭建,这也是SSD算法的核心。因此接下来介绍的symbol_factory.py就是网络结构搭建的起始脚本,主要包含网络的一些配置信息。

    该脚本主要包含get_config,get_symbol_train,get_symbol三个函数,后面两个函数差不多,可以从get_symbol_train函数开始看,该函数中大部分是检测相关的参数配置,更详细的内容在另一个脚本(symbol_builder.py)中实现。

    """Presets for various network configurations"""
    from __future__ import absolute_import
    import logging
    from . import symbol_builder
    
    # 这个函数就是给指定网络和输入数据尺寸生成一些参数配置
    def get_config(network, data_shape, **kwargs):
        """Configuration factory for various networks
    
        Parameters
        ----------
        network : str
            base network name, such as vgg_reduced, inceptionv3, resnet...
        data_shape : int
            input data dimension
        kwargs : dict
            extra arguments
        """
        if network == 'vgg16_reduced':
            if data_shape >= 448:
        # 和下面else里面的from_layers做对比可以看出,对于输入图像为512*512的情况,需要额外增加5个卷积层,
        # 而如果是300*300(else那部分),则需要额外增加4个卷积层
                from_layers = ['relu4_3', 'relu7', '', '', '', '', ''] 
                num_filters = [512, -1, 512, 256, 256, 256, 256]
                strides = [-1, -1, 2, 2, 2, 2, 1]
                pads = [-1, -1, 1, 1, 1, 1, 1]
                sizes = [[.07, .1025], [.15,.2121], [.3, .3674], [.45, .5196], [.6, .6708], \
                    [.75, .8216], [.9, .9721]]
                ratios = [[1,2,.5], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], \
                    [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5], [1,2,.5]]
                normalizations = [20, -1, -1, -1, -1, -1, -1] # normalization如果等于-1,表示该层不做normalization
                steps = [] if data_shape != 512 else [x / 512.0 for x in
                    [8, 16, 32, 64, 128, 256, 512]]
            else:
        # relu4_3表示原来VGG16网络中的第4个块中的第3个卷积,relu7表示原来的VGG16网络中的fc7层(VGG16最后一共有3个fc层,
        # 分别为fc6,fc7,fc8),后面的4个‘’表示在VGG16基础上增加的4个卷积层。这6层就是做特征融合的时候要提前特征的层。
                from_layers = ['relu4_3', 'relu7', '', '', '', ''] 
                num_filters = [512, -1, 512, 256, 256, 256] # 对应层的卷积核个数,这里-1表示extracted features
                strides = [-1, -1, 2, 2, 1, 1]
                pads = [-1, -1, 1, 1, 0, 0]
                sizes = [[.1, .141], [.2,.272], [.37, .447], [.54, .619], [.71, .79], [.88, .961]]
                ratios = [[1,2,.5], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], \
                    [1,2,.5], [1,2,.5]]
                normalizations = [20, -1, -1, -1, -1, -1]
                steps = [] if data_shape != 300 else [x / 300.0 for x in [8, 16, 32, 64, 100, 300]]
            if not (data_shape == 300 or data_shape == 512):
                logging.warn('data_shape %d was not tested, use with caucious.' % data_shape)
            return locals() # locals函数返回以上这些变量
        elif network == 'inceptionv3':
            from_layers = ['ch_concat_mixed_7_chconcat', 'ch_concat_mixed_10_chconcat', '', '', '', '']
            num_filters = [-1, -1, 512, 256, 256, 128]
            strides = [-1, -1, 2, 2, 2, 2]
            pads = [-1, -1, 1, 1, 1, 1]
            sizes = [[.1, .141], [.2,.272], [.37, .447], [.54, .619], [.71, .79], [.88, .961]]
            ratios = [[1,2,.5], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], \
                [1,2,.5], [1,2,.5]]
            normalizations = -1
            steps = []
            return locals()
        elif network == 'resnet50':
            num_layers = 50
            image_shape = '3,224,224'  # resnet require it as shape check
            network = 'resnet'
            from_layers = ['_plus12', '_plus15', '', '', '', '']
            num_filters = [-1, -1, 512, 256, 256, 128]
            strides = [-1, -1, 2, 2, 2, 2]
            pads = [-1, -1, 1, 1, 1, 1]
            sizes = [[.1, .141], [.2,.272], [.37, .447], [.54, .619], [.71, .79], [.88, .961]]
            ratios = [[1,2,.5], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], \
                [1,2,.5], [1,2,.5]]
            normalizations = -1
            steps = []
            return locals()
        elif network == 'resnet101':
            num_layers = 101
            image_shape = '3,224,224'
            network = 'resnet'
            from_layers = ['_plus12', '_plus15', '', '', '', '']
            num_filters = [-1, -1, 512, 256, 256, 128]
            strides = [-1, -1, 2, 2, 2, 2]
            pads = [-1, -1, 1, 1, 1, 1]
            sizes = [[.1, .141], [.2,.272], [.37, .447], [.54, .619], [.71, .79], [.88, .961]]
            ratios = [[1,2,.5], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], \
                [1,2,.5], [1,2,.5]]
            normalizations = -1
            steps = []
            return locals()
        elif network == 'mobilenet':
            from_layers = ['activation22', 'activation26', '', '', '', '']
            num_filters = [-1, -1, 512, 256, 256, 128]
            strides = [-1, -1, 2, 2, 2, 2]
            pads = [-1, -1, 1, 1, 1, 1]
            sizes = [[.1, .141], [.2,.272], [.37, .447], [.54, .619], [.71, .79], [.88, .961]]
            ratios = [[1,2,.5], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], [1,2,.5,3,1./3], \
                [1,2,.5], [1,2,.5]]
            normalizations = -1
            steps = []
            return locals()
        else:
            msg = 'No configuration found for %s with data_shape %d' % (network, data_shape)
            raise NotImplementedError(msg)
    
    
    # 这个函数就是用来获得整个网络的结构信息,包括新增的用于特征融合的层,生成anchor的层等等。
    # 该函数主要是调用symbol_builder.py脚本中的几个函数来执行导入和生成symbol的操作。
    def get_symbol_train(network, data_shape, **kwargs):
        """Wrapper for get symbol for train
    
        Parameters
        ----------
        network : str
            name for the base network symbol
        data_shape : int
            input shape
        kwargs : dict
            see symbol_builder.get_symbol_train for more details
        """
        if network.startswith('legacy'):
            logging.warn('Using legacy model.')
            return symbol_builder.import_module(network).get_symbol_train(**kwargs)
    
    # 调用get_config函数得到一些配置参数
        config = get_config(network, data_shape, **kwargs).copy()
    # 得到的配置参数config再加上kwargs里面的其他配置参数
        config.update(kwargs)
    # 调用symbol_builder.py脚本中的get_symbol_train函数得到symbol
        return symbol_builder.get_symbol_train(**config)
    
    def get_symbol(network, data_shape, **kwargs):
        """Wrapper for get symbol for test
    
        Parameters
        ----------
        network : str
            name for the base network symbol
        data_shape : int
            input shape
        kwargs : dict
            see symbol_builder.get_symbol for more details
        """
        if network.startswith('legacy'):
            logging.warn('Using legacy model.')
            return symbol_builder.import_module(network).get_symbol(**kwargs)
        config = get_config(network, data_shape, **kwargs).copy()
        config.update(kwargs)
        return symbol_builder.get_symbol(**config)

    这篇博客主要介绍了关于SSD的网络结构参数配置。从get_symbol_train函数可以看出,关于算法网络结构的构建是在symbol_builder.py脚本的get_symbol_train.py函数中进行的,因此接下来就一起来看看:SSD算法代码介绍(四):网络结构初探

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  • MySQL参数配置

    千次阅读 2019-06-09 17:44:03
    通过根据服务器目前状况,修改Mysql的系统参数,达到合理利用服务器现有资源,最大合理的提高MySQL性能。 2、服务器参数: 32G内存、4个CPU,每个CPU 8核。 3、MySQL目前安装状况。 MySQL目前安装,用的是MySQL...
  • 基本网络配置命令及设置网络参数

    万次阅读 2018-09-27 19:40:32
    目录 一、 基本网络配置命令 1、 ifconfig命令 ...二、 设置网络参数 1、 临时设置 2、 固定设置 3、 设置网络接口参数 4、 设置路由记录 5、 网卡配置 6、重启网络服务 7、主机名配置 8、...
  • Linux网络服务参数配置说明及实战

    万次阅读 2011-02-07 22:37:00
    “掌控”这些参数,能使您在Linux网络服务问题解决、调优方面功力大增。此乃“系统高手”之必备知识。 临时改动某个系统参数的值,可用两种方法来实现,例如,想启用IP路由转发功能: echo 1 > /proc/sys/...
  • Linux中的网络管理——网络配置及命令

    万次阅读 多人点赞 2017-11-01 23:25:13
    VMWare中Linux的网络参数配置 VMWare桥接模式下配置静态IP Linux网络命令 网络环境操作 网络测试命令Linux网络配置 在Linux中配置IP地址的方法有以下这么几种: 图形界面配置IP地址(操作方式如Windows系统配置IP,...
  • Beego的参数配置

    万次阅读 多人点赞 2016-12-07 22:05:13
    beego参数配置
  • Flink 参数配置和常见参数调优

    千次阅读 2020-07-27 11:34:54
    Flink参数配置 jobmanger.rpc.address jm的地址。 jobmanager.rpc.port jm的端口号。 jobmanager.heap.mb jm的堆内存大小。不建议配的太大,1-2G足够。 taskmanager.heap.mb tm的堆内存大小。大小视任务量而定。...
  • 经常有开发者咨询我们关于海康、大华网络摄像机RTSP url拼接规则和相关参数配置,虽然很简单,考虑到资料不全,写个博客记录下: 1. 海康摄像机: 在IE浏览器输入网络摄像机的IP地址,输入配置的用户名、密码,...
  • websphere参数配置

    千次阅读 2014-10-11 16:40:53
    websphere参数配置 http://www.blogjava.net/supperchen/archive/2008/07/03/212226.html 1,更改http server的配置文件参数KeepAlive。 原因:这个值说明是否保持客户与HTTP SERVER的连接,如果设置为ON,...
  • dubbo参数配置解析

    千次阅读 2017-03-28 19:59:23
    dubbo参数配置解析注意在dubbo中,group,version,interface是服务的匹配条件,也只有这三个参数来决定是不是同一个服务,其他的配置均为调优和治理参数。所有的配置项分为三大类:(参见下表中的“作用”一列) 服务...
  • Windows 10配置网络代理服务器

    万次阅读 2020-07-08 16:39:19
    本文是基于Windows 10系统环境,配置网络代理服务器,Cent OS 7.3希望通过网络参数配置,可以实现通过网络代理服务器连接互联网: Windows 10 CentOS 7.3 一、配置Windows 10网络代理服务 1. 配置以太网参数 为了...
  • Tomcat 参数配置

    千次阅读 2018-12-01 14:14:47
    修改tomcat配置文件 D:\apache-tomcat-6.0.36\bin\catalina.bat   设置变量 set JAVA_OPTS="-server -Xms256m -Xmx256m -XX:PermSize=32M -XX:MaxNewSize=64m -XX:MaxPermSize=32m -Djava.awt.headless=...
  • 整理出这四个重要的参数,说起来很不易,来源于一次网络时候事故后的调查,对于平时使用Spring Cloud Gateway(简称scg)来说这些参数几乎很少会关注到,从网上也很少能看到讲解的文章,表面上是SCG的问题,实则都是和...
  • kafka参数配置详解

    万次阅读 2016-08-10 22:50:22
    broker config ...必填参数,broker的唯一标识 log.dirs /tmp/kafka-logs Kafka数据存放的目录。可以指定多个目录,中间用逗号分隔,当新partition被创建的时会被存放到当前存放partition最少的目录。
  • Eureka参数配置项详解

    千次阅读 2019-03-06 23:18:12
    Eureka客户端配置 1、RegistryFetchIntervalSeconds 从eureka服务器注册表中获取注册信息的时间间隔(s),默认为30秒 2、InstanceinfoReplicationIntervalSeconds 复制实例变化信息到eureka服务器所需要的时间...
  • Tomcat调优参数配置

    千次阅读 2018-06-01 15:18:18
    1.Tomcat启动行参数的优化Tomcat 的启动参数位于tomcat的安装目录\bin目录下,如果你是Linux操作系统就是catalina.sh文件,如果你是Windows操作系统那么你需要改动的就是catalina.bat文件。打开该文件,一般该文件...
  • docker 各种参数配置

    千次阅读 2018-10-15 10:49:19
    Docker 后台进程参数-------更改Docker运行根目录的方法 参数 介绍 --api-enable-cors=false 远程API调用。 -b, --bridge="" 桥接一个系统上的网桥设备到 Docker 容器里,当使用 none 可以...
  • GRBL参数配置说明

    千次阅读 2019-10-25 22:05:33
    激光模式参数:$32=1 启用激光模式 $32=0 禁用激光模式 $30=1000(最高主轴速度 RPM) $31=0 (最小主轴速度 RPM)
  • Linux ifcfg-eth 网络接口配置参数详解

    千次阅读 2016-11-18 14:04:04
    Linux ifcfg-eth 网络接口配置参数详解 Linux 网络接口配置文件 [ /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 ] 这里的“0”是一个唯一号对应于一个指定的接口。  代码如下 复制代码 TYPE=...
  • 核心网络设备配置参数如何备份

    千次阅读 2008-07-09 10:55:00
    每个设备上面都配置了详细的网络参数,在这些设备中又以路由交换设备最为重要。因为他们是负责连接企业网络的各个客户端,他就好比企业网络的中枢神经。一般规模的公司都是使用一个三层路由交换设备做为核心网络设备...
  • CentOS在/etc/sysconfig/network-scripts目录下存储网络接口配置文件。每个网络接口有各自的配置文件,配置文件以ifcfg-为前缀后接网络接口名。例如:接口eth0的配置文件名为ifcfg-lo。 ...
  • CentOS网络配置文件中UUID参数释疑

    万次阅读 2018-03-04 16:51:22
    B、为什么拷贝的CentOS系统网络配置文件中的UUID与原系统相同? UUID(Universally Unique Identifier)是系统层面的全局唯一标识符号,Mac地址以及IP地址是网络层面的标识号; 两台不同的Linux系统拥有相同...
  • 网络诊断 网络连接配置

    千次阅读 2018-10-07 13:33:12
    当时是这几项出错了,我也百度了不少经验,发现很多人有和我一样的问题,有人通过在命令行里重新配置网络参数,然而我试了也没用,我觉得可能是我遇到的问题跟他的不一样,还有很多网友居然充装系统才解决这种问题,...
  • fedora下网络配置及相关命令

    千次阅读 2013-02-02 01:00:31
    网络参数配置 1.Fedora网络设置IP地址 查看你使用的IP网卡 ifconfig -a 找到你要Fedora 网络使用的网卡 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 # Intel Corporation 82801BA/BAM/CA/CAM ...
  • kafka参数配置优化

    千次阅读 2016-11-30 18:19:08
    #非负整数,用于唯一标识broker broker.id=0 # broker 服务监听端口 ...配置好这个host可以实现内网外网同时访问。 advertised.host.name=host1 # broker 发布给生产者消费者的port,会存储在zooke
  • QWebEngineView 加载 flash插件参数配置

    千次阅读 2018-11-06 16:45:53
    QWebEngineView 加载 flash插件参数配置 官网 http://doc.qt.io/qt-5/qtwebengine-features.html Qt WebEngine 特性 主要看 ppapi Pepper Plugin API Qt WebEngine supports loading Pepper Plugin API (PPAPI) ...
  • [游戏技术]求生之路服务器参数配置

    千次阅读 2016-08-22 21:26:44
    server.cfg 服务器参数配置文件[文件路径:left4dead/cfg] host.txt 服务器LOGO地址[文件路径:left4dead/] motd.txt 服务器帮助文件[文件路径:left4dead/] Srcds启动文件参数配置 例子1:srcds.exe -...

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