DHCP服务

本文详细介绍了DHCP(动态主机配置协议)的作用及其三种分配方式:自动分配、手动分配和动态分配。深入解析了DHCP请求IP地址的过程,并提供了具体的配置步骤,包括禁用防火墙、安装DHCP服务、编辑主配置文件以及实现动态和固定IP地址分配的方法。

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DHCP动态主机配置协议
作用:为tcp/ip网络中的计算机自动分配tcp/ip参数的协议

DHCP的分配方式
自动分配:分配到一个ip地址永久使用
手动分配:由DHCP服务器管理员专门指定ip地址
动态分配:使用完后释放ip使其客户端使用

DHCP的请求ip地址过程中步骤
DHCP Discover–>DHCP Offer–>DHCP Request–>DHCP Ack
发现广播–>回应信息–> 请求广播–>确认信息

systemctl stop firewalld
setenforce 0
yum install dhcp -y 安装dhcp服务
vi /etc/dhcp/dhcpd.conf dhcp主配置文件
在这里插入图片描述
cp /usr/share/doc/dhcp*/dhcpd.conf.example /etc/dhcp/dhcpd.conf 把模板复制到主配置文件中

第一种动态分配ip地址
subnet 192.168.80.0 netmask 255.255.255.0 { 子网网段声明
range 192.168.80.10 192.168.80.20;用于分配的ip地址池
option domain-name-servers 2.2.2.2; 定义dns服务器地址
option domain-name “www.aa.com”; 定义dns域名
option routers 192.168.80.1; 分配给客户端的网关
option broadcast-address 192.168.80.255; 给客户端定义广播地址
default-lease-time 600; 租约600s
max-lease-time 7200; 最大租约时间2小时
}
systemctl start dhcpd
systemctl enable dhcpd

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在真机中使用自动分配禁用在启动

固定的分配ip地址
vi /etc/dhcp/dhcpd.conf
在这里插入图片描述
host win7 {
主机名称
hardware ethernet 00:0c:29:53:30:50;
对应主机的MAC地址 MAC地址
fixed-address 192.168.80.188 ;
指定为该主机保留 ip地址
}

systemctl restart dhcpd
netstat -anptu | grep dhcpd 67端口

如果要设置多个网段的话 (有vlan的情况下)
subnet 192.168.10.0 netmask 255.255.255.0 {#子网网段声明
range 192.168.10.10 192.168.10.20;#用于分配的IP地址池
option routers 192.168.10.1; #义分配给客户端的网关
}
subnet 192.168.20.0 netmask 255.255.255.0 {#子网网段声明
range 192.168.10.20 192.168.20.20;#用于分配的IP地址池
option routers 192.168.20.1; #义分配给客户端的网关
} 就多写几个就行了

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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