vmware下Ubuntu12.04无法自动获取IP地址

yanhc519 2013-04-27 11:04:14
Ubuntu刚装好时是能上网的,后来忘记设置什么了,上不了网了,vmare下是设置的NAT模式,但是Ubuntu下就是无法获取IP地址,xp网上邻居里VMnet1和VMnet8都启动了,这是怎么回事啊?
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qq_28759659 2015-06-06
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sudo dhclient eth0, 手动获取就可以上网了,强
yanhc519 2013-05-08
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谢谢大家的回复 设置默认网关的操作,我静态地址里已经设置了网关了,还需要设置默认网关吗? 因为网关ping不同,怀疑vmware的问题,所以,吧vmware的virtual network editor下,restore default了,VMnet8重新分配了一个子网地址,按这个又设置了一下ubuntu下的静态地址,现在可以上网了。 现在还不清楚是不是那个默认网关的问题,还是虚拟机本身有问题了
Linux-Torvalds 2013-05-08
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引用 6 楼 yanhc519 的回复:
[quote=引用 5 楼 kill_string 的回复:] [quote=引用 4 楼 yanhc519 的回复:] [quote=引用 3 楼 linwhwylb 的回复:] 既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
我试了一下静态IP也不行 我的VMnet8的网关是192.168.48.2,网段是128-255,我设置Ubuntu的IP是192.168.48.200,dns是192.168.48.2 XP的VMnet8的IP是1 我在Ubuntu下ping 192.168.48.1可以ping通,但是ping 192.168.48.2这个网关为什么ping不通呢?[/quote] 应该是缺少默认路由。添加一下就ok了。[/quote] 什么是默认路由啊?怎么添加啊?我刚用Ubuntu,请多多指教![/quote]sudo route add default gw xxx.xxx.xxx.xxx
kill_string 2013-05-08
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引用 6 楼 yanhc519 的回复:
[quote=引用 5 楼 kill_string 的回复:] [quote=引用 4 楼 yanhc519 的回复:] [quote=引用 3 楼 linwhwylb 的回复:] 既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
我试了一下静态IP也不行 我的VMnet8的网关是192.168.48.2,网段是128-255,我设置Ubuntu的IP是192.168.48.200,dns是192.168.48.2 XP的VMnet8的IP是1 我在Ubuntu下ping 192.168.48.1可以ping通,但是ping 192.168.48.2这个网关为什么ping不通呢?[/quote] 应该是缺少默认路由。添加一下就ok了。[/quote] 什么是默认路由啊?怎么添加啊?我刚用Ubuntu,请多多指教![/quote]
引用 6 楼 yanhc519 的回复:
[quote=引用 5 楼 kill_string 的回复:] [quote=引用 4 楼 yanhc519 的回复:] [quote=引用 3 楼 linwhwylb 的回复:] 既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
我试了一下静态IP也不行 我的VMnet8的网关是192.168.48.2,网段是128-255,我设置Ubuntu的IP是192.168.48.200,dns是192.168.48.2 XP的VMnet8的IP是1 我在Ubuntu下ping 192.168.48.1可以ping通,但是ping 192.168.48.2这个网关为什么ping不通呢?[/quote] 应该是缺少默认路由。添加一下就ok了。[/quote] 什么是默认路由啊?怎么添加啊?我刚用Ubuntu,请多多指教![/quote]
引用 6 楼 yanhc519 的回复:
[quote=引用 5 楼 kill_string 的回复:] [quote=引用 4 楼 yanhc519 的回复:] [quote=引用 3 楼 linwhwylb 的回复:] 既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
我试了一下静态IP也不行 我的VMnet8的网关是192.168.48.2,网段是128-255,我设置Ubuntu的IP是192.168.48.200,dns是192.168.48.2 XP的VMnet8的IP是1 我在Ubuntu下ping 192.168.48.1可以ping通,但是ping 192.168.48.2这个网关为什么ping不通呢?[/quote] 应该是缺少默认路由。添加一下就ok了。[/quote] 什么是默认路由啊?怎么添加啊?我刚用Ubuntu,请多多指教![/quote] route add default gw 192.168.48.2
yanhc519 2013-05-07
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引用 5 楼 kill_string 的回复:
[quote=引用 4 楼 yanhc519 的回复:] [quote=引用 3 楼 linwhwylb 的回复:] 既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
我试了一下静态IP也不行 我的VMnet8的网关是192.168.48.2,网段是128-255,我设置Ubuntu的IP是192.168.48.200,dns是192.168.48.2 XP的VMnet8的IP是1 我在Ubuntu下ping 192.168.48.1可以ping通,但是ping 192.168.48.2这个网关为什么ping不通呢?[/quote] 应该是缺少默认路由。添加一下就ok了。[/quote] 什么是默认路由啊?怎么添加啊?我刚用Ubuntu,请多多指教!
kill_string 2013-05-06
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引用 4 楼 yanhc519 的回复:
[quote=引用 3 楼 linwhwylb 的回复:] 既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
我试了一下静态IP也不行 我的VMnet8的网关是192.168.48.2,网段是128-255,我设置Ubuntu的IP是192.168.48.200,dns是192.168.48.2 XP的VMnet8的IP是1 我在Ubuntu下ping 192.168.48.1可以ping通,但是ping 192.168.48.2这个网关为什么ping不通呢?[/quote] 应该是缺少默认路由。添加一下就ok了。
yanhc519 2013-05-05
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引用 3 楼 linwhwylb 的回复:
既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
我试了一下静态IP也不行 我的VMnet8的网关是192.168.48.2,网段是128-255,我设置Ubuntu的IP是192.168.48.200,dns是192.168.48.2 XP的VMnet8的IP是1 我在Ubuntu下ping 192.168.48.1可以ping通,但是ping 192.168.48.2这个网关为什么ping不通呢?
Linux-Torvalds 2013-04-28
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既然都不是一个网段,那就不是获取成功了。多获取几遍看看。可能是DHCP Server有问题。 或者你改为bridged的模式上网吧。
yanhc519 2013-04-27
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引用 1 楼 linwhwylb 的回复:
[quote=引用 楼主 yanhc519 的回复:]
Ubuntu刚装好时是能上网的,后来忘记设置什么了,上不了网了,vmare下是设置的NAT模式,但是Ubuntu下就是无法获取IP地址,xp网上邻居里VMnet1和VMnet8都启动了,这是怎么回事啊?
手动获取一下呗。sudo dhclient eth0[/quote]
你好,我刚才试了一下,手动是可以获取,但是IP地址与VMnet8不在一个网段,手动获取的是169.254.5.xxx,VMnet8的是192.168.48.xxx
我的还有一个问题是,网络连接始终连接不上,下图

里的网络图标一直在试图连接,但是一直连接不上,这个是什么原因啊?
多谢!
Linux-Torvalds 2013-04-27
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引用 楼主 yanhc519 的回复:
Ubuntu刚装好时是能上网的,后来忘记设置什么了,上不了网了,vmare下是设置的NAT模式,但是Ubuntu下就是无法获取IP地址,xp网上邻居里VMnet1和VMnet8都启动了,这是怎么回事啊?
手动获取一下呗。sudo dhclient eth0
一些简单的linux操作以及入门第一部分:安装系统 1.安装VMware 12.5,用安装包。 运行VMware-workstation-full-12.5.5-5234757,点击创建一个虚拟机。 2.安装ubuntu(linux12.04)虚拟机,用光盘镜像。 3.打开ubuntu12.04,点击“虚拟机”安装VMware tools.。 4.将VMwareTools-10.1.6-5214329.tar.gz 复制到主文件夹下。 5.进入主文件夹,将VMwareTools-10.1.6-5214329.tar.gz解压到此处。 6.在命令行模式,进入家目录,输入sudo ~/vmware-tools-distrib/vmware-install.pl,并回车执行,执行过程中,不管终端提示什么,一律按回车键,直到命令符$再次出现。所谓家目录,是home目录下的用户目录,不是home目录,可以用$HOME来表示。家目录,是用户的工作目录,是不需要授权可以就任意操作的目录。 7.进入虚拟机设置界面,按option,点击share folders,点击always enable,在下面的空白格内添加一个共享目录,即可。 测试目录能否共享。查看文件系统的mnt目录下的文件系统,是不是共享的windows下的文件系统,测试互拷,测试文件拖动。 第二部分:安装samba及其它软件 1、配置网络。NAT模式(有网无网均可)或bridge模式(有网,至少要有路由器)。 2、安装samba。网络安装。($是命令提示符,不输入,下同)    $sudo apt-get install samba smbfs smbclient system-config-samba 3、通过dash,找samba.   双击samba,配置samba,添加家目录为共享文件夹。 4、安装SSH。网络安装 5、$ sudo apt-get install openssh-server。 6、$ sudo service ssh restart。重启ssh. 7、Windows下,安装xshell。本地软件安装。 8、Windows下,安装notpad++。本地软件安装。 9、Linux下,安装tree,网络安装。 10、$ sudo apt-get install tree;安装tree命令。 11、$ sudo apt-get install ibus-table-wubi;安装五笔输入法。 12、测试目录能不能互访,通过windows命令行运行,\\IP地址,访问虚拟机。
                《人工智能:深度学习入门到精通实战》课程主要就人工智能领域相关的深度学习基础、深度学习计算、卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理等,配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开,结合深度学习框架进行建模实战。                由浅入深,每一个理论搭配一个实验,引领学员浸泡式逐步掌握各项技能和实战项目,且侧重技能不同,学员的知识体系会更加全面课程大纲:第一章:深度学习基础-深度学习简介01.1-前置知识01.2-传统编程与数据编程01.3-深度学习起源01.4-深度学习崛起与发展01.5-深度学习成功案例01.6-深度学习特点 第二章:深度学习基础-Python基础02.1-PyTorch介绍与环境配置02.2-数据操作与创建Tensor02.3-算术操作、索引与改变形状02.4-线性代数、广播机制与内存开销02.5-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU02.6-实验01-创建和使用Tensor-102.7-实验01-创建和使用Tensor-202.8-梯度下降02.9-实验02-梯度下降-102.10-实验02-梯度下降-202.11-自动求梯度概念02.12-自动求梯度实例02.13-实验03-自动求梯度-102.14-实验03-自动求梯度-2 第三章:深度学习基础-线性回归03.1-线性回归讲解03.2-线性回归实例03.3-实验04-从零实现线性回归-103.4-实验04-从零实现线性回归-203.5-实验05-线性回归的简洁实现-103.6-实验05-线性回归的简洁实现-2 第四章:深度学习基础-softmax回归04.1-softmax回归04.2-实验06-FashionMNIST04.3-实验07-从零实现Softmax回归-104.4-实验07-从零实现Softmax回归-204.5-实验08-softmax回归的简洁实现 第五章:深度学习基础-多层感知机05.1-感知机05.2-多层感知机05.3-多层感知机与神经网络05.4-激活函数05.5-正向传播05.6-反向传播05.7-正向传播和反向传播05.8-批大小05.9-实验09-从零实现MLP05.10-实验10-MLP的简洁实现 第六章:深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合06.1-训练误差和泛化误差06.2-模型选择06.3-欠拟合和过拟合06.4-权重衰减06.5-丢弃法06.6-实验11-多项式函数拟合实验06.7-实验12-高维线性回归实验-106.8-实验12-高维线性回归实验-206.9-实验13-Dropout 第七章:深度学习基础-数值稳定性和模型初始化07.1-数值稳定性和模型初始化-107.2-数值稳定性和模型初始化-207.3-实验14-房价预测案例-107.4-实验14-房价预测案例-207.5-实验14-房价预测案例-3 第八章:深度学习计算-模型构造08.1-模型构造-108.2-模型构造-208.3-模型构造-308.4-实验15-模型构造-108.5-实验15-模型构造-2 第九章:深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享09.1-模型参数的访问09.2-模型参数初始化和共享09.3-实验16-模型参数-109.4-实验16-模型参数-2 第十章:深度学习计算-自定义层与读取和储存10.1-不含模型参数的自定义层10.2-含模型参数的自定义层10.3-实验17-自定义层10.4-读取和储存10.5-GPU计算10.6-实验18-读取和储存  第十一章:卷积神经网络11.01-卷积神经网络11.02-卷积神经网络的组成层11.03-图像分类的局限性11.04-二维卷积层与卷积层11.05-卷积在图像中的直观作用11.06-实验19-二维卷积层11.07-填充与步幅11.08-卷积过程11.09-卷积层参数-111.10-卷积层参数-211.11-实验20-Pad和Stride11.12-多输入和输出通道11.13-实验21-多通道11.14-池化层11.15-实验22-池化层 第十二章:经典网络12.01-卷积神经网络12.02-实验23-LeNet模型12.03-深度卷积神经网络12.04-实验24-AlexNet模型12.05-使用重复元素的网络12.06-实验25-VGG模型12.07-网络中的网络12.08-实验26-NiN模型12.09-含并行连接的网络12.10-实验27-GoogLeNet模型12.11-批量归一化-112.12-批量归一化-212.13-实验28-批量归一化12.14-残差网络12.15-实验29-残差网络12.16-稠密连接网络12.17-实验30-稠密连接网络 第十三章:循环神经网络13.01-语言模型和计算13.02-n元语法13.03-RNN和RNNs13.04-标准RNN向前输出流程和语言模型应用13.05-vector-to-sequence结构13.06-实验31-语言模型数据集-113.07-实验31-语言模型数据集-213.08-实验32-从零实现循环神经网络-113.09-实验32-从零实现循环神经网络-213.10-实验32-从零实现循环神经网络-313.11-实验32-从零实现循环神经网络-413.12-实验33-简洁实现循环神经网络-113.13-实验33-简洁实现循环神经网络-2 第十四章:RNN进阶14.01-通过时间反向传播-114.02-通过时间反向传播-214.03-长短期记忆-114.04-长短期记忆-214.05-实验34-长短期记忆网络-114.06-实验34-长短期记忆网络-214.07-门控循环单元14.08-RNN扩展模型14.09-实验35-门控循环单元 第十五章:优化算法15.01-优化与深度学习15.02-局部最小值和鞍点15.03-提高深度学习的泛化能力15.04-实验36-小批量梯度下降-115.05-实验36-小批量梯度下降-215.06-动量法-115.07-动量法-215.08-实验37-动量法15.09-AdaGrad算法与特点15.10-实验38-AdaGrad算法15.11-RMSrop算法15.12-实验39-RMSProp算法15.13-AdaDelta算法15.14-实验40-AdaDelta算法15.15-Adam算法15.16-实验41-Adam算法15.17-不用二阶优化讲解与超参数 第十六章:计算机视觉16.01-图像增广与挑战16.02-翻转、裁剪、变化颜色与叠加16.03-实验42-图像增广-116.04-实验42-图像增广-216.05-微调16.06-迁移学习16.07-实验43-微调-116.08-实验43-微调-216.09-目标检测16.10-边界框16.11-实验44-边界框16.12-锚框与生成多个锚框16.13-交并比16.14-实验45-生成锚框-116.15-实验45-生成锚框-216.17-标注训练集的锚框-116.18-标注训练集的锚框-216.19-实验46-标注训练集的锚框-116.20-实验46-标注训练集的锚框-216.21-实验46-标注训练集的锚框-316.22-输出预测边界框16.23-实验47-输出预测边界框-116.24-实验47-输出预测边界框-216.25-多尺度目标检测16.26-实验48-多尺度目标检测16.27-目标检测算法分类16.28-SSD与模型设计16.29-预测层16.30-损失函数16.31-SSD预测16.32-实验49-目标检测数据集16.33-实验50-SSD目标检测-116.34-实验50-SSD目标检测-216.35-实验50-SSD目标检测-316.36-实验50-SSD目标检测-416.37-实验50-SSD目标检测-516.38-实验50-SSD目标检测-6 第十七章:自然语言处理17.01-词嵌入和词向量17.02-神经网络模型17.03-跳字模型17.04-训练跳字模型17.05-连续词袋模型17.06-负采样17.07-层序softmax17.08-子词嵌入17.09-Fasttext模型17.10-全局向量的词嵌入17.11-实验51-word2vec之数据预处理-117.12-实验51-word2vec之数据预处理-217.13-实验52-word2vec之负采样-117.14-实验52-word2vec之负采样-217.15-实验53-word2vec之模型构建-117.16-实验53-word2vec之模型构建-217.17-实验54-求近义词和类比词-117.18-实验54-求近义词和类比词-217.19-实验55-文本情感分类RNN-117.20-实验55-文本情感分类RNN-217.21-实验55-文本情感分类RNN-317.22-实验55-文本情感分类RNN-417.23-TextCNN17.24-TextCNN流程17.25-实验56-文本情感分类textCNN-117.26-实验56-文本情感分类textCNN-217.27-Seq2Seq的历史与网络架构17.28-Seq2Seq的应用与存在的问题17.29-Attention机制与Bucket机制17.30-实验57-机器翻译之模型构建-117.31-实验57-机器翻译之模型构建-217.32-实验57-机器翻译之模型构建-317.33-实验58-机器翻译之训练评估-117.34-实验58-机器翻译之训练评估-217.35-实验58-机器翻译之训练评估-3

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