ubuntu安装vpn后无法访问外网，网络异常

最新推荐文章于 2025-05-30 00:36:44 发布
最新推荐文章于 2025-05-30 00:36:44 发布
阅读量1.2k 收藏 1
点赞数 3
文章标签： ubuntu 网络 linux
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Isana_Yashiro/article/details/142409065
版权

ubuntu安装vpn后无法访问外网，网络异常


安装公司vpn后无法访问外网，networkmanager打开也有点异常
主要原因还是dns被该vpn污染了，所以无法访问外网
首先通过ip a确认网卡正常，除127.0.0.1之外还有其他的
然后重启NetworkManager
sudo service NetworkManager stop
sudo rm /var/lib/NetworkManager/NetworkManager.state
sudo service NetworkManager start

如果还不行，再修改下/etc/NetworkManager/NetworkManager.conf中的managed=true
再重启NetworkManager

这样一套下来正常NetworkManager的问题一般都会被解决

dns被污染的问题，只要编辑一下/etc/resolv.conf就可以，去除掉其中异常的dns解析

Isana_Yashiro
关注
确定最佳聚类数matlab代码_K-means聚类最优k值的选取
weixin_39606019的博客
11-26 6428
最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数，也就是对数据而言的最佳聚类数。为此，我查阅了大量资料和博客资源，总结出主流的确定聚类数k的方法有以下两类。1.手肘法1.1 理论手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors...
kmeans算法的k值选择
m0_62865498的博客
05-06 6610
确定 K 值是 K-means 聚类分析的一个重要步骤。不同的 K 值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的 K 值非常重要。
Kmeans聚类时K值选择的方法
weixin_43624833的博客
07-20 1万+
kmeas聚类方法中，常用的K值的选取方法
K-Means算法得出最优k值
m0_73963149的博客
08-09 296
【代码】K-Means算法得出最优k值。
Kmeans中的K值选取
热门推荐
zhangbaoanhadoop的博客
09-16 2万+
  1. 最简单的方法：K≈sqrt(N/2) 2. 拐点法：把聚类结果的F-test值（类间Variance和全局Variance的比值）对聚类个数的曲线画出来，选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法：如果模型有似然函数（如GMM），用BIC、DIC等决策；即使没有似然函数，如KMean，也可以搞一个假似然出来，例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法（J...
K-means最优K值计算（利用SSE）
Rango_lhl的博客
12-19 8789
 参考代码 def distEclud(vecA, vecB): """ 计算两个向量的欧式距离的平方，并返回 """ return np.sum(np.power(vecA - vecB, 2)) def test_Kmeans_nclusters(data_train): """ 计算不同的k值时，SSE的大小变化 """
K-means聚类算法.pptx
01-05
K-means聚类算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据的分组或分类，尤其在数据挖掘和机器学习领域。它的目标是将数据集划分为k个互不重叠的簇，使得同一簇内的数据点间的相似度尽可能高，而不同簇之间的...
基于Python的机器学习K-means聚类分析NBA球员案例
03-18
在本项目中，我们将深入探讨基于Python的机器学习技术，特别是K-means聚类算法，通过分析NBA球员的数据来划分球员群体。K-means是一种无监督学习方法，用于将数据集分成不同的组或“簇”，其中每个簇内的数据点彼此...
模拟-机器学习k-means聚类算法.zip
05-30
k-means聚类算法是机器学习领域中一种广泛应用的无监督学习方法，它主要用于数据的分组或分类，尤其在大数据分析和模式识别中占据重要地位。该算法的基本思想是通过迭代过程将数据点分配到预先设定的k个类别中，以...
python实现机器学习K-means聚类算法源代码+数据，对数据进行聚类并绘图，k-means算法对大数据薪资情况的聚类分析
04-17
python实现机器学习K-means聚类算法源代码+数据，对数据进行聚类并绘图，k-means算法对大数据薪资情况的聚类分析 简介 本项目使用python实现机器学习K-means聚类算法，对数据进行聚类并绘图。 数据使用了boss直聘...
k-means聚类算法实现
01-29
1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类，然后将这个点分类为最接近它的组。 3.基于这些分类点，我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择那些看起来对它提供了最好结果的来运行
Python——K-means聚类分析及其结果可视化
12-21
在数据分析和机器学习领域，K-Means是一种广泛使用的无监督学习算法，它主要用于执行聚类分析，即将数据集中的样本点自动分组到不同的类别中。K-Means算法的核心思想是通过迭代过程，不断调整样本点的所属类别，以...
【机器学习】Kmeans如何选择k值
TwcatL_tree
02-09 2501
确定 K 值是聚类分析的一个重要步骤。不同的 K 值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的 K 值非常重要。
k-medoids聚类算法
学习者的旅途
12-08 1万+
引言 上一篇博客介绍了k-means聚类算法，该算法虽然高效快速，但却受异常点的影响严重，如果样本中存在异常点，则聚类结果会产生极大的偏差。针对异常点对聚类结果的影响，本文介绍k-medoids聚类算法，k-medoids算法能有效削弱异常点的影响。 k-medoids算法 k-mediods每次选取的中心点，必须是样本点，而 k-means每次选取的中心点可以是样本点之外的点，就好比中位数和平均...
kmeans聚类选择最优K值python实现
TwcatL_tree
02-09 1254
并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。可以看到，轮廓系数最大的k值是3，这表示我们的最佳聚类数为3。
四种确定K-means最佳聚类个数的方法（K-means++）——附代码
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
02-20 1万+
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。其中，ai是第i个点到与i相同聚类中其他点的平均距离，bi是第i个点到不同聚类中的点的最小平均距离，在聚类中最小。轮廓系数的范围从-1到1。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值，选取的点不同，会影响算法的聚类效果和迭代的次数。
python||判断K-Means聚类最佳数量
weixin_45673465的博客
09-08 4301
在进行K均值聚类之前，不知道聚成几类效果是最好的，经过查资料，发现有两种常用的方式。分别是： 1.肘方法 2.轮廓系数法 这篇文章记录使用肘方法判断聚类最佳数量，肘方法的原理是什么呢？ 这是来自一个博友的解释，我一个没学过理科的人也看不懂。接下来直接开始操作： 这是我的原始数据： 看一下python代码实现： import pandas as pd #导入pandas库 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #导.
KNN最优k的选取【学习曲线】
oxygensss的博客
05-20 3755
怎样选择一个最佳的 k呢？ 在这里我们要使用机器学习中的神器：参数学习曲线。 参数学习曲线是一条以不同的参数取值为横坐标，不同参数取值下的模型结果为纵坐标的曲线 # 1. 导入所需要的模块和库 import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import t
机器学习无监督学习sklearn实战一：K-Means 算法聚类对葡萄酒数据集进行聚类分析和可视化（ 主成分分析PCA特征降维）
最新发布
qq_55433305的博客
05-30 851
帮助分析葡萄酒数据的内在结构，通过无监督学习方法发现样本间的自然分组，评估聚类效果，并直观展示聚类结果。这对于理解葡萄酒的分类特征、品质区分或市场细分具有参考价值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值