linux杂记

Linux系统管理技巧
本文介绍了一系列Linux系统管理的实用技巧,包括批量删除特定rpm包的方法、解决网络配置问题的步骤、光盘的挂载方式以及处理克隆后网卡消失的问题。

批量自动删除rpm包:
rpm -qa | grep mysql | while read c; do rpm -e $c --nodeps; done

minimal最小化安装
eth0默认没有自启用
修改配置文件
onboot=true

修改静态地址后发现无法ping外网
需要设置网关
route add default gw 192.168.33.1
添加nameserver
vi /etc/resolv.conf
nameserver 192.168.33.1

挂载光盘
mkdir /mnt/cdrom
mount -t iso9660 -o ro /dev/cdrom/ /mnt/cdrom


解决克隆后eth0不见的问题

直接修改 /etc/sysconfig/network-script/ifcfg-eth0
删掉UUID HWADDR
配置静态地址
然后:
rm -rf  /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules
然后 reboot

转载于:https://www.cnblogs.com/wangpengtao/p/6024686.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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