在Linux操作系统下修改IP、DNS和路由配置

本文详细介绍了如何在Linux操作系统下修改网络配置,包括修改IP地址、网关、DNS和主机名,并阐述了配置的即时与启动生效方式。

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在Linux操作系统下修改IP、DNS和路由配置

  ifconfig eth0 新ip

  然后编辑/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0,修改ip

  一、修改IP地址

  [aeolus@db1 network-scripts]$ vi ifcfg-eth0

  DEVICE=eth0

  ONBOOT=yes

  BOOTPROTO=static

  IPADDR=219.136.241.211

  NETMASK=255.255.255.128

  GATEWAY=219.136.241.254

  二、修改网关

  vi /etc/sysconfig/network

  NETWORKING=yes

  HOSTNAME=Aaron

  GATEWAY=192.168.1.1

  三、修改DNS

  [aeolus@db1 etc]$ vi resolv.conf

  nameserver 202.96.128.68

  nameserver 219.136.241.206

  四、重新启动网络配置

  /etc/init.d/network restart

  修改ip地址

  即时生效:

  # ifconfig eth0 192.168.0.20 netmask 255.255.255.0

  启动生效:

  修改/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

  修改default gateway

  即时生效:

  # route add default gw 192.168.0.254

  启动生效:

  修改/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

  修改dns

  修改/etc/resolv.conf

  修改后可即时生效,启动同样有效

  修改host name

  即时生效:

  # hostname fc2

  启动生效:

  修改/etc/sysconfig/network

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如今Hostname的设置已经不是很受到关注,但是一旦Linux主机出现hostname设置有问题也会导致一些不可思议的网络问题和服务进程的问题。

hostname的检查,

uname -n

hostname -a | -s | -d | -f

hostname 这些命令都可以用来确定自己的主机的和hostname设置;

 

函数gethostname()得到localhost就是因为hostname未设置

 

关于/etc/hosts的设置;

对于DHCP主机,设置如下样子,

 

127.0.0.1 myhost.mydomain.com localhost.localdomain localhost myhost

 

对于固定IP地址的主机,

127.0.0.1 localhost.localdomain localhost

192.168.0.10 myhost.mydomain.com myhost

设置完后须运行/etc/init.d/network restart,否则不起作用

 

用hostname命令设置hostname,

hostname myhost.mydomain.com

而/etc/HOSTNAME是可以存在可以没有的,

检查/etc/sysconfig/network,对于固定IP地址的主机,

HOSTNAME=“myhost.mydomain.com"

NETWORKING=yes

而DHCP的主机现在都建议在/etc/sysconfig/networking-scripts/的interface设置中加入设置,一般使用DHCP_HOSTNAME来设置;

最直接的hostname记录在/proc/kernel/hostname里,可以用

echo ”myhost.mydomain.com" > /proc/kernel/hostname

来设置。

先就说到这儿吧!

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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