50、深入探索Hyper - V虚拟化技术

深入探索Hyper - V虚拟化技术

在当今的企业网络中,Hyper - V已经成为不可或缺的一部分。它就像城市中的摩天大楼,当土地无法向外扩张时,就选择向上发展。在数据中心,我们也不再进行大规模的水平扩展,而是采用虚拟化技术,用更少但更强大的服务器运行大量的虚拟机。接下来,我们将深入了解在Windows Server 2019中Hyper - V的相关知识。

一、设计和实现Hyper - V服务器

创建自己的Hyper - V服务器通常很简单,只需构建服务器并安装Hyper - V角色即可。甚至可以在Windows 10 Pro或Enterprise计算机上安装该角色,以便在桌面运行虚拟机。

不过,在安装前需要确保服务器满足以下条件:
1. 处理器类型 :需要运行基于x64的处理器,因为Windows Server 2019仅提供64位版本。
2. 硬件辅助虚拟化 :CPU要具备硬件辅助虚拟化能力,如Intel Virtualization Technology (Intel VT) 或AMD Virtualization (AMD - V)。
3. 数据执行保护(DEP) :系统中必须有DEP且已启用。如果硬件本身支持虚拟化但仍无法工作,可能是BIOS中DEP被禁用,需要进入BIOS设置并启用。

在Hyper - V服务器中,系统硬件越大越好,因为更多的CPU核心、RAM和硬盘空间能让你运行更多的虚拟机。即使是生产环境中最小的Hyper - V服务器,也通常配备双至强处理器、96GB的RAM和数TB的存储空间。 <

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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