VMware虚拟机centos7突然没有了网卡

最新推荐文章于 2025-04-01 16:39:36 发布
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分类专栏： Linux 文章标签： VMware ifconfig centos 网卡
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Renirvana/article/details/79167286
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VMware虚拟机中的CentOS7在使用一段时间后，出现无法通过Xshell连接的问题。通过`ifconfig`命令发现ens33网卡没有静态IP。尝试重启网络未成功，经过深入排查，发现需要运行特定命令来重新激活网络管理装置，从而解决网络连接问题。

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VMware虚拟机centos7突然没有了网卡

VMware虚拟机安装centos7，且正常使用一段时间后，再次启动后发现通过Xshell无法连接虚拟机。之前也遇到过类似的问题，但用之前的方法
根本解决不了问题。查阅各种方法后才发现问题所在，因此记下以备不时之需。

排查问题

使用ifconfig命令查看网络接口配置信息：
这里写图片描述
查看全部接口信息
ifconfig -a 查看所有网卡信息 发现ens33没有静态IP信息
这里写图片描述
通过下面的命令启动ens33网卡

 ifconfig ens33 up

重启网络：

serv
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1.虚拟机vmtools未安装或安装失败；可能还存在windows server2016打补丁重新启动且触发vmtools升级的操作，导致网卡不见的情况中断业务，此时就需要恢复或找回网卡的情况 2. 使用Dism++工具，将其他虚拟机系统中的网卡驱动导出，然后在复制到有问题的虚拟机后安装网卡驱动便可以恢复驱动 ...
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虚拟机报错：Job for network.service failed because the control process exited with error code 转载的方法https://blog.csdn.net/sy755754582/article/details/90247098 三条语句处理完 临时关闭 systemctl stop NetworkManager 永久关闭 systemctl disable NetworkManager 重启 systemctl ...
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cenos7没有ens33网卡或网卡突然消失解决；今天发现服务器连接不上了，然后输入ifconfig发现是没有网卡了，以下是解决方案：2.执行下面的命令，此时ifconfig 显示有了ens33网卡，但没有ip。5.此时执行ifconfig显示ens33网卡有了IP地址。将ONBOOT=no改为ONBOOT=yes。1.设置在系统启动时激活网卡。
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有的时候不知道为什么虚拟机就是不能上网。 郁闷。排除了虚拟机网卡被禁用之类的原因的话，看下系统时间，如果没有跟物理机器时间一致，改成一样试试看。
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虚拟机网卡不见了怎么办
陈龙的专栏
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   最近在搞校园网内虚拟机上网，七搞八搞网络连接里面虚拟机网卡不见了，那个打击啊。在网上搜搜，说重启服务啊，重装系统啊，都是不现实的。我自己弄了一下，分享出来。    第一步（可能不需要，因为咱不是什么都懂，又不是职业干这个的），在控制面板-->管理工具-->服务里，吧虚拟机的服务全开开，最好是自动。   第二步，打开virtual Netwrok Editor(桌面右下角的所有程序 VM里会有这个项，启动VM后Edi也有t)，按下Restore Default 就可以了 ^_^
Ubuntu 虚拟机网卡丢失：Failed to restart networking.service: Unit networking.service not found
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10-29 9510
npm run dev (cross-env BUILD_TARGET=clean esno .electron-vite/build.ts) 构建和打包安装程序时提示renderer构建失败：“ReferenceError: [postcss] __xxx is not defined”
CPD配准
最新发布
04-03
### CPD算法简介 CPD（Coherent Point Drift）是一种基于概率模型的点云配准方法，广泛应用于计算机视觉和三维重建领域。该算法的核心思想是将点云配准问题转化为概率密度估计问题，并利用高斯混合模型（GMM）来描述源点云与目标点云之间的关系[^1]。 具体而言，CPD通过引入一个变形场，使得源点云可以被平滑地映射到目标点云上。为了防止过度拟合，CPD还加入了一个正则化项以约束变形场的光滑性[^3]。 --- ### CPD算法的工作流程 CPD算法主要依赖于期望最大化（EM）框架来进行参数优化： #### E-step 在E步中，计算每个源点属于目标点的概率分布。这一步骤涉及评估当前模型下每一对点之间的对应可能性[^4]。 #### M-step 在M步中，则根据上述概率更新变换矩阵以及其它相关参数。此过程会不断迭代直到收敛为止，从而获得最佳的配准结果[^2]。 --- ### Python实现方式 对于实际应用来说，`pycpd`是一个非常方便的Python库用于快速部署CPD算法。以下是其基本安装及使用的说明： #### 安装 可以通过pip命令轻松完成`pycpd`扩展包的下载： ```bash pip install pycpd ``` #### 使用示例 下面给出一段简单的代码片段展示如何调用`pycpd`执行刚性和非刚性的点云注册操作： ```python import numpy as np from pycpd import DeformableRegistration, RigidRegistration def main(): # 创建随机测试数据作为例子 X = np.random.rand(100, 3) * 100 # 目标点云 Y = X + np.random.normal(scale=0.1, size=X.shape) # 源点云加噪声 # 刚性配准 reg_rigid = RigidRegistration(**{'X': X, 'Y': Y}) TY_rigid, _ = reg_rigid.register() # 非刚性配准 reg_deformable = DeformableRegistration(**{'X': X, 'Y': Y}) TY_deformable, _ = reg_deformable.register() if __name__ == "__main__": main() ``` 以上程序分别展示了刚性和平滑形变条件下的两种不同类型的配准效果。 --- ### 总结 综上所述，CPD不仅适用于传统的刚性配准场景，在面对诸如软组织模拟或者动态物体追踪这类需要考虑较大弹性变化的任务时同样表现出色。借助现代编程工具的支持，开发者们能够更加便捷高效地将其融入自己的项目当中去解决复杂的几何匹配难题。 ---
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