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我也要
讲在前面：使用Ubuntu做物理机，使用Vmware做虚拟机平台，将物理机设置为不上网，在虚拟机内进行渗透测试和上网的配置
Ubuntu设置：
配置防火墙
然后虚拟机设置网卡为系统网卡
Windows设置
关闭IPV4网络
然后虚拟机设置网卡
为系统网卡
15.5 Pro激活码
激活密钥许可证VMware Workstation Pro 15
激活许可证
UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDA
VF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-ZY2D6
UU54R-FVD91-488PP-7NNGC-ZFAX6
YC74H-FGF92-081VZ-R5QNG-P6RY4
YC34H-6WWDK-085MQ-JYPNX-NZRA2
Ubuntu虚拟机连不上网？手把手教你设置网络桥接模式
Ubuntu虚拟机连不上网？手把手教你设置网络桥接模式
虚拟机VMware改为桥接模式（Ubuntu）操作以及修改后右上角没有网络图标解决方法。
虚拟机有三种联网方式，分别为桥接模式、nat模式和仅主机模式，其中桥接模式是指与主机在同一网段即与主机ip地址在同一网段，相当于主机和虚拟主机插在同一个路由器中，假如这主机ip为192.168.100.xx,则虚拟机也是192.168.100.xx；nat模式是指主机与虚拟机在不同网段，即主机又虚拟出了一个网段给虚拟机使用，加入主机地址是192.168.100.xx，则虚拟机地址可能是192.168.10.xx（总之第三位不一样）。nat模式虚拟机可直接上网，而桥接模式则需要手动配置ip、网关等问题。除此
ubuntu下 用mentohust代替锐捷认证上网
上个月安装了windows10和ubuntu双系统，但作为一个学生党深深的体会到了锐捷是有多么的坑！！所以我决定用mentohust代替锐捷上网，但弄软件向来不是我在行的，按照网上的教程弄了几天之后觉得太恶心了就放弃了。可是老是用舍友的wifi也不太好，而且还是一台电脑跟几台手机在那里抢流量，所以昨天絮絮弄了几下，到今天终于弄好了，感觉了却了一件事了，还把几条命令都码熟了，我是那种我做不出来我就一
Windows 上的 Linux 子系统：WSL
适用于 Linux 的 Windows 子系统，可以在 Windows 上直接运行 Linux 系统，并且共享文件（不用开启 VM 然后 Copy 文件了）。
win11系统和ubuntu双系统首次连接网线上网流程
使用 命令"cat /etc/resolv.conf"可以看到其中的nameserver = 127.0.0.x,这是因为我们没有设置公共的DNS域名服务器，从而将"www.baidu.com"的域名解析为ip地址。注：使用PPPOE拨号上网之后，每次网络的IP地址都会随机更换，这是动态IP。上网前需要拨号上网，如果是连的路由器，那么一台路由器上拨号一次就行了。这里踩的第一个坑是刚开始电脑连的是交换机1又连的交换机2，导致拨号报错。之后我就点的确定，然后输入用户名，密码。具体的操作看这篇博客，写的非常好！
批量导入经纬度点到奥维地图中
随便说说 最近出来出差，天天东奔西跑的，跑完了回到酒店还得整理一天的成果，基本上晚上9点才能整理完，累的基本上倒头就睡，没时间鼓捣自己喜欢的东西了。但想着也得写点啥吧，想来想去就那最近工作中用到的东西吧。因为我们现在的工作内容呢，基本上就是按照着上面给的地理位置找到地方开始检查。所以呢，就需要批量的把手上的经纬点信息导入到地图中，安排好路线，利用导航高效的找到地方。给的坐标就是gps点，wgs-84的，使用奥维地图最方便了，不用做坐标转换直接能用。所以作为组里的gis担（苦）当（力），这个导坐标的活就由我来
虚拟机Ubuntu18.04开机后没有网络的解决办法
第一步查看网络状态：cat /var/lib/NetworkManager/NetworkManager.state。此时右上角应该会出现网络的图标了，如果没有用输入ping www.baidu.com看网络是否接通。第四步重新打开网络服务：sudo service network-manager start。第二步关闭网络服务：sudo service network-manager stop。发现网络总开关NetworkingEnabled被关闭，所有没网了。ping通后按ctrl+c退出ping。
某10kV纺织厂供电系统设计【CAD图纸源码+Word文档】
本文详细介绍了设计变电所原始资料，负荷统计，基于负荷统计给出了变压器的选型，变电所主接线方式的设计、高低压母线、电缆的技术要求、短路电流的计算以及相关电气设备的保护参数及保护定值的计算、安全措施的规定。
Ubuntu入门教程(4)——虚拟机Ubuntu网络配置
虚拟机Ubuntu网路配置
异步FIFO的隐形陷阱：复位信号同步化实战解析
本文深入解析异步FIFO设计中复位信号同步化的隐形陷阱，重点分析赛灵思xpm_fifo_async原语在FPGA应用中的常见问题。通过实战代码和系统集成方案，提供复位同步化的最佳实践，帮助工程师避免跨时钟域通信故障，提升系统可靠性。
【毕设救星】从0到1打造YOLOv8货架商品检测与可视化系统，让你的毕设脱颖而出
本文介绍了一个基于YOLOv8的货架商品检测系统毕设项目。系统采用YOLOv8模型进行商品检测，包含环境搭建、数据集准备、模型训练与验证等完整流程，并开发了可视化UI界面。项目聚焦智能零售应用场景，技术栈完整且易于实现，适合作为计算机视觉方向的毕业设计。文章详细指导了从数据标注、模型训练到界面开发的全过程，提供代码示例和实用建议，帮助学生快速完成毕设并提升答辩表现。
ubuntu 虚拟机设置全局代理 windows 上网环境
ubuntu 虚拟机设置全局代理 windows 上网环境背景准备工作STEP 1：启用 windows 上 SS 的“允许来自局域网连接”STEP 2：设置虚拟机为桥接模式STEP3： ubuntu 安装 polipoSTEP4：配置 polipoSTEP5：使用 ubuntu 代理STEP6：测试 背景 近期更新了 ubuntu 虚拟机里 ss 配置，但无奈客户端并不支持最新的 chacha2...
网规第三版：第4章网络资源设备（完结）
第 4 章 网络资源设备 调整内容： 更新主流网络设备（交换机、路由器、防火墙）的技术参数与选型标准 增加国产化网络设备与信创产品的相关内容 精简已淘汰的设备类型与技术指标
windows、虚拟机下的ubuntu、开发板即能ping通，又能上网的设置方法
背景 在原来所写的一篇一样的环境下，再实现windows、ubuntu（linux）、开发板都能上网（原来所设置，ubuntu不能上网）。 附链接及原来背景：开发板通过网线和电脑直连，ping通的网络设置 PC（windows）配置 打开网络连接，先设置以太网（网线）。右键属性，设置自动获取（此操作是为了保证不出错，计算设置成固定IP，后面操作也会变动） 再设置WLAN（无线），右键属性，点击共享，共享以太网。 快捷键（win+r），输入cmd，再输入ipconfig/all，可以查看以各
CentOS7安装OpenSSL1.1.1s
CentOS7安装OpenSSL1.1.1s
ZYNQ BRAM实现PS与PL数据交互
有时CPU需要与PL进行小批量的数据交换，可以通过BRAM模块，也就是Block RAM实现此要求。本章通过Zynq的GP Master接口读写PL端的BRAM，实现与PL的交互。在本实验中加入了自定义的FPGA程序，并利用AXI4总线进行配置，通知其何时读写BRAM。以下为本实验原理图，CPU通过AXI BRAM Controller读取BRAM数据，CPU仅配置自定义的PL BRAM Controller 的寄存器，不通过它读写数据。
ubuntu通过网线连接windows并借助windows上网
花的心藏在蕊中 空把花期都错过 你的泪晶莹剔透...
【传感器模块项目实战】自动驾驶/机器人相关传感器原理及标定
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、IMU二、相机三、激光雷达四、轮速里程计五、GPS/RTK六、毫米波雷达总结 前言 认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！ 本文先对**【自动驾驶相关传感器原理及标定】**做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章 提示：以下是本篇文章正文内容 一、IMU IMU惯导系统的特性（imu_calc函数功能） IMU运行的
虚拟机Ubuntu网络设置
注意：地址要和上一步桥接的网络ip处于同一个网段（就是前三个数一样，最后一个数不一样），子网掩码、网关和DNS要设置成完全一样（踩坑，DNS不一样一直通信不了）。找到网络设置，可以看见一个网络（下图是完全配置好的情况，正常第一次只有一个网络），点击网络名字后边的齿轮，打开设置。点击IPv4，将其改成手动模式，设置其地址、子网掩码、网关和DNS。打开网络设置，选择网卡1，连接方式选择桥接网卡，名称就是自己Windows的网络。1）右键开始菜单 ，选择运行，输入cmd，点击运行，打开window终端。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")
Ubuntu18.04设置连接网络，使虚拟机下的Ubuntu18.04可以上网
首先查看上网的网卡：PC机Windows下，这里用的是WLAN: 鼠标右键右下角，鼠标左键网络 跳出的虚拟环境配置网络： 1.桥接网卡 2.界面名称：选择桥接的PC机Windows下的可以上网的网卡 3.混杂模式：拒绝 4.勾选：接入网线 ...
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
VMware下Ubuntu上网设置
1、虚拟机网络连接的几种方式。 我这次使用的方式是NAT共享上网方式，就是和主机共享一个IP地址。 采用NAT共享上网方式。 NAT设置，共享上网。 vmware 虚拟机VM -> Settings里Network Adapter，选择NAT。 记下vmware菜单edit->virtual network editor 里VMNET8 (虚拟机网卡)的gate...
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
Ubuntu连不上网，与Windows同一网段的设置
编辑->更改设置->还原默认设置，然后再在有线网络设置里面，将IP的获取设置为自动获取，关机重启虚拟机，即可。虚拟机网络设置为桥接模式，然后将有线网络设置为固定IP，让你的虚拟机IP地址和你的Windows的IP地址处在统一网段下。不知道什么是统一网段，看看计算机网络。比如说192.168.1.1和192.168.1.100,192.168.150都是在同一网段下，而192.168.1.1和192.168.2.1就不是同一网段了
Ubuntu和Windows10双系统下Ubuntu连不上网的解决
在Windows10的基础上安装完Ubuntu18.04系统后，发现连不上互联网。 开始以为是因为校园网的问题，查找了许多解决校园网的方案，均没有解决我的问题。 最后发现是因为Windows10下快速启动默认将网卡的网络唤醒功能激活了，导致即使是切换到Ubuntu系统下，网卡仍然被Windows10占用，导致连接不上互联网。 解决方法 进入Windows10操作系统下，进入“设备管理器”。...
Vmware+ Ubuntu 上网
VMware虚拟机安装后，在“网上邻居”-“查看网络链接”里会添加两个默认的虚拟网卡，分别是VMnet8(192.168.65.1)和VMnet1(192.168.19.1)，当然不同的机器上，这两个网卡的 IP可能是不一样的。在windows中此二虚拟网卡可设置成自动获取IP的方式，此时在命令行输入ipconfig即可查看分配给它们的IP地址。同时我们还需要选择VMware有两种链接网络的方法，
Ubuntu突然连不上网，ens33没有IP地址
项目场景： 搭建ubuntu开发环境，虚拟机网络连接使用NAT方式 问题描述： 搭建好的开发环境突然上不了网，ping外网ping不通，windows可以正常上网 原因分析： 看一下ubuntu的网卡，发现ens33没有分配IP。直接去ifconfig ens33 192.168.127.128设置IP，也是不能上网，重启ubuntu也是没有效果 网上搜 ens33没有ip ubuntu 解决方案： 参考https://blog.youkuaiyun.com/panda_813/article/details/104
ubuntu通过windows代理上网
1.下载 ccproxy软件在wind ser 2008上运行安装。 这是一个代理的小软件。用起来还不错，当然你也可以用其他的软件实现。 2.设置要代理的客户端的 IP保存确定 3. 以上为代理服务器设置，非常简单。下面我们对linux服务器进行相关设置。 3.1：代理相关配置 打开 /etc/profile文件在末尾加入： http_proxy=http://10.103.21.19:808 https_proxy=http://10.103.21.19:808 ftp_proxy=http://1
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