UbuntuBonding(网卡绑定) 绑定,也称为端口聚合或链路聚合,意味着将多个网络接口(NIC)组合到单个链路,从而提供高可用性,负载平衡,最大吞吐量或这些组合.注意bonding只能提供链路监测,即从主机到交换机的链路是否接通.如果只是交换机对外(如防火墙等)的链路down掉了,而交换机本身并没有故障,那么bonding会认为链路没有问题而继续使用. 一.安装网卡绑定所需要的负载均衡软件fenslave,它是一款linux下的负载均衡工具,可以将数据包有效的分配到bonding驱动. 1

交换机开启LACP,配置聚合. 网卡eno1, eno2, eno3.eno1为管理口,eno2和eno3绑定,配置bond4. 配置eno2: vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno2 ifcfg-eno2配置如下: DEVICE=eno2 NAME=eno2 TYPE=Ethernet BOOTPROTO=none ONBOOT=yes MASTER=bond4 SLAVE=yes 配置eno3: vim /etc/sysconfig/net

一.静态IP地址配置 sudo vi /etc/network/interfaces 然后按照如下格式修改: 注意这里的网卡名字是ens33 auto lo iface lo inet loopback auto ens33 iface ens33 inet static address 192.168.1.106 netmask 255.255.255.0 gateway 192.168.1.1 二.配置DNS #临时修改 sudo vi /etc/resolv.conf #插入内容 name

测试环境如下: master: 10.0.0.26 slave01: 10.0.0.27 slave02: 10.0.0.28 一.三台机均安装mysql-server5.7 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install -y mysql-server 二.配置主从同步 1. master配置 1) 修改配置文件/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf $ sudo vim /etc/mysql/mysql.conf.d/m

一.安装Anaconda3 1.下载 下载地址:https://www.continuum.io/downloads 2.安装 在文件目录下执行:bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh 回车键继续 阅读完注册信息后,这里输入“yes” 选择加入环境变量,这里输入“yes” 看到信息“For this change to become active, you have to open a new terminal.”(要使这个更改生效,必须打开一个新的终端.)这句

github上的开源项目,在ubuntu系统中无法进行clone,通过在网站上注册账户,用命令生成ssh 公钥和私钥,把公钥添加到网站账户中可解决这个问题 1.产生ssh key ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "xuyuan_77@163.com" 2.复制产生的pub key 若没有安装xclip的话,先安装.命令如下 sudo apt-get install xclip 用命令复制: xclip -sel clip root/.ssh/id_rsa.pu

想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows

在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn. 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码.注意一点:不要用cuda安装包自带的显卡驱动,装好cuda后用apt-get装源里的最新驱动,否则很可能黑屏. py-faster-rcnn代码默认使用cudnn3,本文安装的是cudnn5,是通过修改微量py-faster-rcnn所依赖的caffe代码做到的. 本文提

本次使用VMware10.0.4工具安装Ubuntu16.04系统并配置.net core环境   Ubuntu 16.04 desktop下载地址:http://releases.ubuntu.com/16.04/ 微软提供Linux的相关环境配置步骤 参考文档:https://www.microsoft.com/net/core#ubuntu   1.配置命令如下: sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] https://apt-mo.trafficmanage

日常手贱把ubuntu14.04更新到了16.04,然后就game over了.mdzz,不然泥萌也看不到这篇博客了=.= 然后花了些时间重装了一个16.04版的,原来那个14.04的用可以用,就是动不动内存炸掉,强烈怀疑当初没有好好分区. 我安装的16.04的版本:链接: https://pan.baidu.com/s/1geAfzVH 密码: csvv 里面还有一个uiso9就是用来做启动U盘的,准备一个2G的U盘就好了(次元门) 然后我们要分区,这很重要,我们按win + x (反正win

软工第二次作业: 1.在个人电脑中安装一个集成开发环境(Microsoft Visual Studio.Eclipse或其它工具均可),要求该环境能够提供单元自动测试功能: 2.记录安装过程,并将全部内容发表在博客中: 3.实现最大子数组和算法,并将该段代码上传至Coding.net系统中: 4.自行选择合适的覆盖标准并设计测试用例对该段代码进行测试,并将测试结果发布在博客中,结果以如下表格形式完成. 本文为干货,希望有用,欢迎评论. 由于我的labtop上安装的是ubuntu16.04系统,其

Caffe已经是第三次安装配置了,为什么是第三次呢?因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求.第一次我在自己笔记本上配置的单核,CPU only ...  结果是,样例数据跑了4小时,这还怎么玩?第二次在台式机上,因为台式机比较low,I5处理器4核,没有NVIDIA的GPU.我把别人训练好的模型下载下来,然后自己测试,发现真的成功了,心里小激动~ 然而,当我自己训练模型时,我训练7天.....  关键是7天了还在跑..... 心想,我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器?那怎么可能.还好,老师人非

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

Linux系统下mysql数据库安装配置步骤: 1.在服务器上安装mysql:sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client sudo apt-get install libmysqlclient-dev 检测mysql是否安装成功sudo netstat -tap | grep mysql 2.执行MySQL命令授权: GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' ID

sublime text 3安装两个插件: MarkDown Editing OmniMarkupPreviewer 有的人使用 MarkDown Editing markdownpreviewer 但个人感觉没有上面的组合好,因为OmniMarkupPreviewer支持在浏览器中实时预览. 下面开始安装这两个插件,ctrl+shift+p打开Package Control,输入Install Package,输入MarkDown Editing进行安装,接着输入OmniMarkupPrevi

1.安装Sublime Text 3 首先添加sublime text 3的仓库: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 根据提示按ENTER 继续,建立信任数据库 更新软件库 sudo apt-get update 安装Sublime Text 3 sudo apt-get install sublime-text-installer 2,最新版本sublime text3注册码 —– BEGIN LICENSE —– T

环境 ubuntu16.04 python3 安装selenium sudo pip3 install seleium 默认安装完是支持firefox,但是更新得太慢对于较新的firefox已经不支持了,需要安装geckodriver,地址 https://github.com/mozilla/geckodriver/releases/ 下载完后解压然后在终端中cd到下载文件路径下,下面以路径为下载为例 依次执行以下命令: 安装xvfb sudo apt-get install xvfb 安装p

笔者最近在学习vue.js,不过一直都是在runoob上面各种尝试.今天笔者在本机(Ubuntu16.04)尝试部署了nodejs+npm+vue开发环境,接下来将尽可能详细的讲述安装过程,帮助新人少走一些弯路. nodejs安装 说到nodejs的安装,笔者在安装之前查阅了一些资料,大概有这么几种路子: 官网下载源码或二进制压缩包进行编译安装 apt-get / yum 安装 nvmnodejs版本管理器安装 笔者对这三个都进行了逐一尝试,结果如下: 对于源码编译安装,貌似网上有相当一部分人是

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实验环境---ubuntu16.04 四台机器:10.211.55.13—55.16 具体实验环境配置如下: 10.211.55.102  LVS_VIP 10.211.55.13  LVS_MASTER 10.211.55.14  LVS_SALVE 10.211.55.15  WEB1 10.211.55.16  WEB2 安装LVS与Keepalived 55.13(lvs master)做如下操作: sudo apt install ipvsadm sudo ipvsadm   sudo