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AI摘要
本文详细介绍了在CentOS7虚拟机中解决ifconfig命令缺失的问题，通过使用ip命令查看网络状态，修改ifcfg-ens33配置文件启用网络设备，并重启网络服务，最终成功配置网络并获取IP地址。
在虚拟机中安装centos7，输入ifconfig显示command not found。在sbin目录中发现没有ifconfig文件，这是因为centos7已经不使用 ifconfig命令了，已经用ip命令代替。同时，网卡名称也不是eth0了，而是改成ens33或者其他。
解决办法：
1、输入ip addr；
发现ens33中并不包含IP内容；
2、输入 cd /etc/sysconfig/network-scripts/ 回车
输入 ls 回车
3、选择ifcfg-ens33
输入：vi ifcfg-ens33 回车；
输入：i 进行编辑；
将最后ONBOOT=no改为yes即可；
点击esc键，然后输入 : ：wq（注意这里是冒号加wq） 保存退出；
4、保存后重启网卡，输入： service network restart
5、再次输入：ip addr
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
CentOS中输入ifconfig出现ens33而没有eth0，而且ens33中没有ip地址
本人近期学习linux ,但是当我使用xhell连接到linux时，却始终连接不上，当我在linux下执行命令时显示如下图所示，本人查阅了很多的资料，即复杂又没有效果，而我也是在一个个设置参数时才发现了解决问题的方法，解决方法如下： [root@localhost ~]# cd /etc/sysconfig/network-scripts/ [root@localhost networ...
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
Linux系统设置固定IP地址时，配置文件打开为空
Linux系统设置固定IP地址时，配置文件打开为空
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
CentOS 7 ip ens33为空的解决方案
在此之前确保/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33文件中ONBOOT=yes，然后。如下图：在VM虚拟机的。
开启虚拟机(centos7)没有ens33 ip地址的解决方法（已解决）
关于虚拟机(centos7)没有ens33 ip地址的解决方法（已解决）
Linux查看ip地址出错,ens33不显示inet
通过ifconfig或者 ip a 来查看ip地址！ 如果发现ens33的ip地址隐藏起来了，解决如下： 1、识别所有网络接口 sudo dhclient ens33 2、查看ip地址 sudo ifconfig ens33 此命令行解析如下: sudo命令: 以系统管理者的身份执行指令，也就是说，经由 sudo 所执行的指令就好像是 root 亲自执行 获得IP：dhclient ens33 释放IP： dhclient -r ens33 Linux ifcon.
Linux虚拟机不显示IP地址解决方法（亲测有效）
前言 真是弄了几个小时才解决了这个问题，，，哎，一言难尽。 步骤 ...
VMware虚拟机ens33没有IP的解决办法
这里之所以是查看下IP ，是我们后面要建一个Centos远程工具Xshell 连接Centos的时候，需要IP地址 最大可能性是本机VMware服务没有启动 一、查看IP地址 ifconfig 发现ens33 没有inet这个属性，那么就没法通过IP地址连接虚拟机。 二、vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 将ONBOOT=no改成ONBOOT=yes 三、然后重启网络服务： sudo service network re..
2023.5.12解决Ubuntu中ens33没有ip
解决Ubuntu中ens33没有ip的问题，具体分为 Ubuntu高版本 sudo netplan apply Ubuntu 16.04及更早版本 sudo vi /etc/systemd/resolved.conf
在linux系统终端中输入了ifconfig等查看ip地址等信息的命令，其中ens33看不到ip地址的问题。
还有静态IP配置错误造成的问题：以CentOS系统为例，使用命令 vim /etc/sysconfig/network - scripts/ifcfg - ens33 打开配置文件，检查 BOOTPROTO 是否设置为 static ，如果是静态IP配置，需确保正确设置了 IPADDR （IP地址）、 NETMASK （子网掩码）、 GATEWAY （网关）等参数。原因：如果系统配置为通过DHCP自动获取IP地址，当DHCP服务器故障、无法与客户端通信或配置错误时，会导致ens33无法获取到IP地址。
Linux通过ifconfig命令ens33没有显示ip地址解决方式
Linux通过ifconfig命令ens33没有显示ip地址解决方式 一、问题：登录linux输入ifconfig, ether 00:0c:29:8f:a8:72 ens33: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500 ether 00:0c:29:8f:a8:72 txqueuelen 1000 (Ethernet) RX packets 245854 bytes 276867993 (26
Linux常见问题---enss33后没有ip地址
1、打开linux后，输入。
vm虚拟机linux系统（openEuler）中ens33没有ip地址
xshell连接虚拟机时，使用ip address发现显示如下，ens33没有IP地址。
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