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原贴: http://www-900.ibm.com/cn/support/viewdoc/detail?DocId=1811025I30001
如何修改HACMP使用的IP地址？
平台:pSeries
软件版本:HACMP 5.1
用户有时需要在配置好的HACMP机群中修改所使用的IP 地址，但如何是其在HACMP中生效呢？ 在HACMP机群中修改了service 或standbyIP地址后，通常需要手工修改/etc/host文件。
但要是起在HACMP 中生效，还需要做如下操作：
1. 停止HACMP服务。
2. 进入HACMP主菜单。
3. 进入菜单：
System Management (C-SPOC) > HACMP Communication Interface Management > Update HACMP Communication Interfaces Communication Interface with AIX Settings
4. 选择执行修改操作的节点并按回车。
5. 更新操作自动完成。
6. 启动HACMP服务。
IBM AIX Unix
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HACMP环境修改IP的方法
<br />一、 单独修改service IP<br /><br /><br />1）主/备机节点停止HACMP服务<br /># smitty clstop<br /><br />2）主/备机编辑/etc/hosts<br />192.168.50.88 nodesvc<br /><br />3）# smitty hacmp->Initialization and Standard Configuration-> Configure Resources to Make Highly Available
别再瞎试了！用Python+正交设计，5分钟搞定你的多因素实验方案
本文介绍了如何利用Python和正交设计高效优化多因素实验方案。正交设计通过精心设计的正交表，用最少的实验次数覆盖所有因素的水平组合，显著提升实验效率。文章详细讲解了正交设计的核心优势、Python实现工具链、实验实施与数据分析方法，以及高级技巧与常见问题解决方案，帮助读者快速掌握这一强大的实验优化技术。
ABB机器人示教器修改IP
声明：示教器修改IP，整个过程除了改变IP外，其他的系统资源及编写的程序不会删除。做个笔记，万一哪天忘了 一下全是图片： 点击“高级”，然后“启动引导应用” 点击“setting”，进入修改IP，此处我少了一张图片。 修改完成，点击“OK”，然后进入另一个界面点击“select system”,选择之前的系统。点击“select”,“ok” 点击“Restrt Controller”,重启。 补充一张图： ...
扫码器USB键盘报告描述符数据格式解析
Byte0用于判断Shift是否按下，当按下时Byte0的Bit1会置1，即0x02，若未按下，Bit为0，即0x00。0x00 0x00 0x00 0x00 0x00 0x00 0x00--->>未按下Shift。0x00 0x00 0x00 0x00 0x00 0x00 0x00--->>按下Shift。0x00 0x04 0x00 0x00 0x00 0x00 0x00--->>输出A。0x00 0x04 0x00 0x00 0x00 0x00 0x00--->>输出a。
手把手教你用IN-Sight智能相机实现双向TCP/IP通讯（附网络调试助手推荐）
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hacmp故障问题
hacmp故障问题 ERROR: Service adapter card1_svc on network net_ether_01 is on the same subnet as at least one of the boot adapters on this network. Service labels must be on a different subnet when
5分钟搞定！用Cursor和.NET 9.0快速搭建串口通讯上位机（附VS Code插件配置）
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Oracle10g RAC + AIX6 IP地址切换操作方法
某银行积分系统做生产环境切割升级，要求即将上生产的服务器IP地址保留原有生产服务器IP地址不变，需要把预生产RAC服务器IP地址到生产服务器IP切换 切换记录如下： 硬件环境 l 数据库服务器P780-2台，主要配置如...
一、永磁同步电机矢量控制——电机数学模型
本文介绍了永磁同步电机（PMSM）的数学模型构建方法，重点分析了不同坐标系（三相静止、α-β静止、d-q旋转）下的电压方程、磁链表达式及电磁转矩计算方法。通过Clark和Park变换简化非线性耦合系统，推导了表贴式（SPMSM）与内置式（IPMSM）电机的电压方程差异，并给出α-β和d-q坐标系下的转矩公式，强调磁链与电流的正交性对转矩的影响。全文基于理想假设，为后续电机控制算法（如FOC、DTC）提供理论基础。
基于STM32LXXX的模数转换芯片ADC（TLA2528IRTER）驱动C程序设计
define TLA2528_ADDR 0x12 << 1 // 用于HAL传输的8位地址（写入为0x24，读取为0x25）// 100kHz (示例值，需根据实际时钟计算)#define TLA2528_REG_PIN_CFG 0x00 // 引脚配置寄存器。#define TLA2528_REG_CHN_SEL 0x01 // 通道选择寄存器。
hacmp环境下更改ip地址
一、依据IBM官网上文档进行动作 内容提要: 环境： AIX 5L HACMP 5.2/5.3/5.4 步骤： 1．获取当前HACMP环境里配置的IP地址 #/usr/sbin/cluster/utilities/cllsif > /tmp/cllsif.orig /tmp/cllsif.orig文件里就会包含HACMP网卡当...
基于注意力机制的行人重识别(Reld)模型论文解读----Relation-Aware Global Attention for Person Re-identification
任务概述:在多摄像头的复杂场景中，快速定位查找指定目标的所有结果。
某电力研究院双机热备基于IBM AIX案例（二）
下面我们可以显示一下刚刚建立的应用程序服务器 13. 退回到HACMP Extended Resources Configuration菜单，选择配置服务IP标签/ 地址按回车按回车因为这是2个节点公用的服务IP标签/地址，所以选择ConfigurableonMultiple Nodes按回车选择服务IP标签/地址所在的网络通过按F4或ESC+4来选择服务IP标...
YOLOv8改进-利用图像去雾网络UnfogNet提升检测精度的探索【附核心模块代码】
YOLOv8-UnfogNet联合模型的提出为目标检测和图像去雾领域提供了一个新的思路。通过将图像去雾网络和目标检测网络结合，不仅可以提升在恶劣天气下的目标检测精度，还能够为实际应用中的自动驾驶、监控安防等领域带来更强的鲁棒性和适应性。随着去雾技术和目标检测算法的不断发展，我们相信，这种联合方法将在多个领域中获得更加广泛的应用，并为进一步提升图像质量和检测精度做出重要贡献。
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
又是hosts文件的问题
/etc/hosts文件如下：###############HACMP###################10.18.229.94 rac1-boot10.18.229.95 rac1-srv rac110.18.229.96...
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")
HACMP修改浮动地址
Steps for Changing the Service IP Labels/Addresses Definitions To change a service IP label/address definition: 1. Stop cluster services o
WINCC7.3破解文件
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HACMP启动停止进程简单命令学习总结
HACMP解释 IBM高可用-多处理器-系统集群。HACMP差不多就是一种共享存储的冷备方案，前提在存储不挂、应用且能够忍受10分钟的切换时间下，如果一台机器挂了，另外一台机器会接管应用。如果业务应用不能容忍中断，则Oracle 的RAC是更好的方案。 HACMP不难，但是由于平时很少机会接触（既然做了集群，当然是昂贵的系统；既然是昂贵的系统，自然不能让你随便启停），因此也一直没机会尝试。正好有...
AIX hacmp 配置文档
HACMP 5.4配置文档1. 软件环境 21.1 AIX 5300-05 21.2 HAMCP 5.4 22. 硬件环境 23. 系统环境 23.1 /etc/hosts 23.2 /.rhosts 24. 配置HACMP 以下操作只需在一个节点上操作即可 24.1 配置网络拓朴 24.1.1 配置Cluster Na
HACMP5.1实施文档
HACMP5.1实施文档2009-07-16 09:43IBM服务器HACMP的实施一直都是IBM公司的重头戏，以下是详细的安装和配置过程，对于学习HACMP很有大帮助：原文链接：http://www.loveunix.net/bbs/index.php?showtopic=37520环境：两台P630：P630_1，P630_2磁盘陈列：7133-D40共享卷组
启停AIX HACMP，切换资源
AIX HACMP全称是IBM High Availability Cluster Multiprocessing ，IBM高可用-多处理器-系统集群。HACMP差不多就是一种共享存储的冷备方案，前提在存储不挂、应用且...
oracle base hacmp,AIX+ORACLE+HACMP
2014-1-26 -- 2014-1-29，花费时间3天半，通宵两次，借助操作手册，完成AIX升级+ORACLE+HACMP，异常记录如下……升级操作--参考文件：《IT外购件AIX5300-12-05-1140补丁升级指导书(V100R001_01)》1. Ip地址：10.100.51.75点执行smitty update_all命令升级后，显示command=failed异常#o...
如何在AIX中启动Hacmp
HACMP启动说明： 在HACMP 5.2版本，以及 5.2版本以前，您可以通过查看clstrmgrES进程是否活动的方法来查看HACMP的服务是否启动。具体的方法有： 1、clshowsrv -v命令 2、smit hacmp里面的C-SPOC工具 3、lssrc -g cluster命令 但在HACMP 5.3以及5.4版本中，clstrmgrES进...
HACMP学习之测试和故障排除
HACMP的测试：1、网卡故障：网络接口故障：用命令：# ps –ef | grep cluster，确认所有节点上的HACMP已启动。用命令：# errclear 0，清空系统错误日志。用命令：# tail –f /tmp/hacmp.out，监控HACMP的运行状态。用命令：# ifconfig en0 down，宕掉Se
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