虚拟化技术KVM的搭建

KVM 是基于虚拟化扩展(Intel VT 或者 AMD-V)的 X86 硬件的开源的 Linux 原生的全虚拟化解决方案。KVM 中,虚拟机被实现为常规的 Linux 进程,由标准 Linux 调度程序进行调度;虚机的每个虚拟 CPU 被实现为一个常规的 Linux 进程。这使得 KMV 能够使用 Linux 内核的已有功能。

 

环境:Red Hat Enterprise Linux Server release 7.3

1. 首先要配置好yum源,检查当前CPU是否支持KVM虚拟化。

Red Hat或者CentOS

[root@localhost Desktop]# cat /proc/cpuinfo | egrep '(vmx|svm)'

#如果输出结果中包含vmx,则表示采用Intel虚拟化技术;如果包含svm,则表示采用AMD虚拟化技术;如果没有任何输出,表示当前的CPU不支持KVM虚拟化技术。还可以用grep -E 'svm|vmx' /proc/cpuinfo和egrep --color -i "svm|vmx" /proc/cpuinfo来检查。 Ubuntu系统中查看 apt-get install cpu-checker kvm-ok 以下结果说明支持VT INFO: /dev/kvm exists KVM acceleration can be used 以下结果说明不支持VT INFO: Your CPU does not support KVM extensions KVM acceleration can NOT be used

 

2. 安装虚拟化软件包

[root@localhost Desktop]# yum install -y qemu-kvm qemu-img

#Ubuntu用apt-get install -y virt-manager来安装                                            

[root@localhost Desktop]# lsmod | grep kvm

#验证KVM模块是否成功加载 kvm_intel             170181  0 kvm                   554609  1 kvm_intel irqbypass              13503  1 kvm #如果输出以上结果,则表示KVM模块已经成功加载。

[root@localhost Desktop]# virsh -c qemu:///system list

#验证libvirtd服务是否正常启动 Id    Name                           State #如果已经成功启动,则会输出以上结果;如果出现错误,则表示libvirtd服务没有成功启动。

 

3. 安装虚拟机

[root@localhost Desktop]# virt-manager

#如果默认的storage不能用,那么就选择创建自定义的storage

配置好相关参数,准备装系统:

 

正在安装:

 

安装完成,准备重启:

 

安装成功!

 

在宿主上查看虚拟机

[root@localhost ~]# virsh list --all

Id    Name              State ----------------------------------------------------

-     rhel7.3              shut off

[root@localhost ~]# virsh start rhel7.3 Domain rhel7.3 started

[root@localhost ~]# virsh list --all

Id    Name                           State ---------------------------------------------------

- 6     rhel7.3                        running

[root@localhost ~]# virsh destroy rhel7.3

Domain rhel7.3 destroyed

[root@localhost ~]# virsh list --all

Id    Name                           State ----------------------------------------------------

-     rhel7.3                        shut off

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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