[operator]Ubuntu server 18 设置静态IP

本文详细介绍了在Ubuntu系统中如何使用root权限通过编辑/etc/netplan/50-cloud-init.yaml文件来配置静态网络参数,包括设置IP地址、网关、DNS及禁用DHCP。并演示了如何应用设置和测试网络连通性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

root@ubuntu-MesosMaster-Marathon:~# cat /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 
# This file is generated from information provided by
# the datasource.  Changes to it will not persist across an instance.
# To disable cloud-init's network configuration capabilities, write a file
# /etc/cloud/cloud.cfg.d/99-disable-network-config.cfg with the following:
# network: {config: disabled}
network:
    ethernets:
        ens33:
            addresses: [192.168.115.148/24]
            gateway4: 192.168.115.2
            dhcp4: false
            nameservers:
                    addresses: [192.168.115.2]
    version: 2

看文件格式就知道这个文件严格遵守yaml语法格式,需要 使用root权限,设置好之后可以使用如下命令进行即时生效

root@ubuntu-MesosMaster-Marathon:~# netplan apply                       
root@ubuntu-MesosMaster-Marathon:~# ping baidu.com
PING baidu.com (220.181.57.216) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 220.181.57.216 (220.181.57.216): icmp_seq=1 ttl=128 time=25.7 ms

 

转载于:https://www.cnblogs.com/baylorqu/p/10268532.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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