15、Red Hat Enterprise Linux 5.2 虚拟化部署与管理指南

Red Hat Enterprise Linux 5.2 虚拟化部署与管理指南

1. 使用 Kickstart 安装 Linux

在使用 Kickstart 安装 Linux 前,需要启动 NFS 相关服务:

Starting NFS daemon: [  OK  ]
Starting NFS mountd: [  OK  ]
# showmount -e
Export list for virtc530.itso.ibm.com:
/nfs/ks      
*
/nfs/rhel5.2 
*
/nfs/virt-cookbook-RH5.2 *
1.1 配置 LINUX02 用户进行 Kickstart
  • 复制参数和配置文件 :从 RHEL52 复制参数和配置文件到 LINUX02。
==> copy rhel52 parm-rh5 d linux02 = =
==> copy rhel52 conf-rh5 d linux02 = =
  • 编辑 LINUX02 PARM - RH5 文件 :由于是非交互式安装,不再需要 vnc 选项。ks= 行指示安装程序从安装服务器获取 Kickstart 文件。RUNKS = 1 是 Kickstart 必需的,cmdline 选项可防止安装程序的基于文本的用户界面在 3270 控制台打开。 <
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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