48、Linux 本地网络配置全攻略

Linux 本地网络配置全攻略

1. DHCP 客户端配置

理想情况下,DHCP 客户端应在系统启动时运行。这通常通过其自身的启动脚本处理,或者作为主网络配置启动文件的一部分(通常是名为 network 或 networking 的启动脚本)。系统常通过配置文件中的一行来确定是否运行 DHCP 客户端。

1.1 Red Hat 和 Fedora 系统

在 Red Hat 和 Fedora 系统中,可在 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-name 文件中设置此选项,其中 name 是网络接口的名称,如 p2p1 。示例如下:

BOOTPROTO="dhcp"

多数发行版使用 eth0 表示计算机的第一个以太网端口, eth1 表示第二个(如果存在),依此类推。不过,Fedora 对接口的命名方式不同,且不同计算机之间可能不一致。

BOOTPROTO 变量设置为其他值,按上述方式更改可使系统使用 DHCP。通常,使用 GUI 配置工具设置此选项更为简便。

1.2 Ubuntu 系统

Ubuntu 使用 /etc/network/interfaces 文件实现类似功能,但具体细节有所不同。在使用 DHCP 的系统中,会出现如下行:

<
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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