ubuntu中设置静态IP

本文介绍如何在Ubuntu虚拟机中设置固定IP地址以避免数据库连接不稳定的问题。具体步骤包括:1. 在VMware中取消DHCP动态分配并设置子网;2. 编辑虚拟机内的网络配置文件。

我在自己的电脑中安装了ubuntu虚拟机,但是在开发demo的时候发现连接数据库的ip总是变更,最后通过百度借鉴其他兄弟的经验,同时自己实践了可行,记录处理方案如下

1、vmware中的设置

编辑 - > 虚拟网络编辑器 - > 选择vmnet8(我安装虚拟机的时候选择的是NAT模式) 


上述解释:第一步是取消本地DHCP的动态分配IP地址,第二步选择子网,每个不同的网络设置都可能不一样


2、打开虚拟机,然后打开终端(ctrl + shift + t)

编辑网络配置文件


对应的命令是:sudo vim(或者vi) /etc/network/interfaces

编辑此文件如下:



3、重启虚拟机就OK了(这个过程中可能出现上不了外网的情况,设置dns的时候请按照本地情况设置)


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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