juno dashboard创建网络,ping 通百度

本文详细介绍了从删除虚拟机到完成dashboard网络配置的全过程,包括清除网关、删除路由器和网络,以及如何在使用Neutron时正确设置管理网卡和外网网卡,确保网络连接稳定。

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

删除所有网络信息重新dashboard配置网络步骤:
1、删除所有虚拟机机
2、管理员理由,点击进去清除网关
3、管理员删除路由器
4、管理员删除网络

注:没有使用负载均衡和防火墙插件,否则需要先删除vip等信息

dashboard配置网络步骤:

注:上述官方安装文档中,有四种类型网卡,管理网卡,隧道网卡,外网网卡,存储数据网卡,由于搭建的allinone因此只使用了管理网卡,外网网卡两个。



neutron官方文档
+69

tunnel网络作用:



为了简单起见本次教程中直接使用了管理网卡的ip作为tunnels ip地址。但是外网ip和管理ip不能是一个,
不然执行完ovs-vsctl add-port br-ex INTERFACE_NAME命令,管理网卡将没法与外网通讯:



官方安装文档neutron Create initial networks章节:




管理员创建外网:






创建路由:




创建租户内网:



    


创建虚拟机,选择int-net网络:



添加ping安全组:


转载于:https://my.oschina.net/tantexian/blog/648968

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,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新点及其背后的原理,理解如何过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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