VMware vShpere command-line interface(CLI)

Linux/Unix社区 > 应用程序开发区 [问题点数:50分,结帖人snowing0427]
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红花 2012年12月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
2011年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2010年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2009年11月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2012年11月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
2011年9月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年1月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第三
2011年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2011年8月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第三
2010年4月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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Jenkins 部署

1 修改jenkins的根目录,默认地在C:\Documents and Settings\AAA\.jenkins 。 .jenkins ├─jobs│ └─JavaHelloWorld│ ├─builds│ │ ├─2011-11-03_16-48-17│ │ ├─2011-11-03_16-49-05│ │ ├─2011-...

vCenter Server6.5 & SQL Server2014单机部署 - vShpere ESXI6.0-6.5集群管理

vCenter Server6.5 & SQL Server2014单机部署 VMware官方网站提供免费下载vCenter Server6.5试用版:...系统版本:Windows Server2012 R2 部署vCenter Server6.5步骤: 1、安装SQL Server2014 SP2(...

vShpere可用性之五HA安装及配置

第五章 HA安装及配置 在前面四章节中,不但讲述了如何准备适合虚拟化的硬件、软件,以及如何使用现有的硬件、软件搭建一套实验环境,还讲述了通过vCenter Server如何添加主机和ISCSI存储。 这三章节是实现VMware ...

vshpere学习系列-存储openfiler篇

在一般中小企业,或者对于个人做实验来说,购买一个昂贵的外置独立存储是不太可能的。而openfiler软件可以部署于服务器中,把服务器变成一台能够提供NAS、ISCSI等服务的外置存储。为此,中小企业首先可以准备一台...

超融合

在云架构中,首先要了解“融合”是什么含义?融合就是将两个或多个组件组合到一个单元中,组件可以是硬件或软件。就虚拟化和私有云而言,按照是否完全以虚拟化为中心,融合分为物理融合和超融合两种。...

vshpere 实验手册

Mastering vSphere 6.7

虚拟化--055 vshpere 添加主机,显示主机已经被添加.

添加主机,显示主机已经被添加,可能原因是:在别的更高权限的用户下已经添加了这个主机。主机处于不同的数据中心,权限不一样的用户看不到 转载于:https://blog.51cto.com/williamliuwen/1686598...

vshpere5.0全套中文资料(含VDR操作手册)

vshpere5.0全套中文资料,其中包含VMware Data Recovery。 1、vCenter Server 和主机管理.pdf 2、VMware Data Recovery 管理指南.pdf 3、VMware vSphere 示例和方案.pdf 4、VMware vSphere 虚拟机管理.pdf 5、...

vShpere模板部署虚拟机,避免SID及IP地址冲突

序言 把Windows Server系统做成模板后直接部署,会出现IP地址冲突的情况,其实IP地址是没问题了正常使用。 主要原因是SID没有更新的问题,下面就一起部署一次吧 建立虚拟机并转为模板 把服务器上所需要的软件,配置...

使用docker-machine在vmware vsphere上创建docker虚拟机

为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...

如何向Vmware vShpere服务器上传输文件

在使用vSphere之后没有workstation的拖拽来移动文件的功能,那么我们如何移动文件到vSphere的虚拟机上呢。 在vSphere虚拟机的安装过程中,我们可以发现,虽然不能进行拖拽但是,虚拟机是可以挂载本机上的镜像文件的...

用Vmware Workstation 15player安装vsphere-hypervisor教程

用Vmware Workstation 15player安装vsphere-hypervisor教程前提条件什么是vsphere-hypervisor环境说明安装开始安装安装完成等待设置通过web界面来管理esxi,创建虚拟机等操作,输入上一步骤最后得出的IP地址进入操作...

Vmware VsPhere下的VM如何安装Hyper-v服务

Vmware VsPhere下的VM如何安装Hyper-v服务通过主题我们了解到,今天主要介绍的内容为Vmware VsPhere下的VM如何安装Hyper-v服务的操作介绍,一般做运维的大神们都知道,很多情况下,无法在虚拟环境下再安装虚拟机,...

VMware vshpere5.0全套中文资料+认证培训教材

VMware vshpere5.0全套中文资料+认证培训教材,是很好的学习与实验材料!

《大规模Java平台虚拟化与调优》——2.3 Active-Active架构与现代化数据平台

本节书摘来自华章计算机《大规模Java平台虚拟化与调优》一书中的第2章,第2.3节,作者:(美)Emad BenjaminLiang) 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 Active-Active架构与现代化数据...

如何用VMWare Sphere API创建/恢复/列出/删除Snapshot

我们有的时候,我做Devops自动化运维的时候,需要在一个管理平台上操作VMWare,从而去管理VMSphere上的虚拟机,比如要添加一个新的虚拟机,为一个已有的虚拟机添加磁盘,内存或者调整CPU的个数,有的时候,我们还...

vshpere 4.1出来了!

为云计算而生  通过突破性的全新内存管理和扩展资源池功能,VMware vSphere 4.1确保数据中心和服务提供商加速转向云计算环境,为云计算的实现建立了标准:  - 2倍资源池,3倍管理能力。相较于4.0版本,VMware ...

vshpere: download ova into cache

<div><p>This change caches a copy of the vmware ova specified in rhcos.json in preperation to upload the OVA into a Template. <ul><li>[X] Determine ova uri from rhcos.json</li><li>[x] Download and ...

Adding vShpere volume section to Volumes doc

<div><p>This documentation is being added in reference to vSphere cloud provider support work (issue <a href="https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/23932">#23932).</p><p>该提问来源于开源项目...

虚拟化三剑客专题-VMware(上)

vSphere是VMware推出的基于云的新一代数据中心虚拟化套件,提供了虚拟化基础架构、高可用性、集中管理、监控等一整套解决方案。

VMware vSphere 6.5下载地址

VMware vSphere 6.5下载地址 http://www.90pan.com/b1198907 VMware vSphere 6.5 update 1下载地址 http://www.90pan.com/b1198908 VMware vSphere 6.5 update 2下载地址 http://www.90pan.com/b1198909 ...

Vshpere5.0基于vCenter部署虚拟机

Vshpere5.0基于vCenter部署虚拟机 2012-04-02 15:55:15标签:安装服务器虚拟机blankborder 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。...

In SMB+EncFS changing owner to non-root does not work correctly

root-vshpere-260b7178:~# mount -t cifs //172.27.16.90/public/ketan-test /tmp/smbmnt/ -o username=someuser,workgroup=WORKGROUP,password=somepassword,uid=0, forceuid,gid=0,forcegid,...

Vshpere client登录VC报错

错误提示忘了截图了 查看日志提示: 无法找到来自源 VMware VirtualCenter Server 的事件 ID 1000 的描述。本地计算机上未安装引发此事件的组件,或者安装已损坏。可以安装或修复本地计算机上的组件。...

vShpere云操作系统之三vShpere Client客户端安装

vShpere云操作系统之三vShpere Client客户端安装 客户端安装比较简单,客户端可以用于管理vc和esx主机,都是通用的 这里可以输入esx主机的IP然后输入root的用户名和密码进行管理,如果要登录vc就要输入vc那台机器的管理...

vcenter server appliance的配置(suse linux版vcenter),vshpere web client的使用

点击log in vshpere web client 输入用户名和密码root vmware,选择vcenter 集群出现如下界面 添加HOST及新建虚拟机, 右键虚拟机移植可实现迁移 选择更改类型为主机  选择目标资源 然后就可以实现主机迁移 2....

个人简历模板

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四史答题软件安装包exe

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

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