openstack安装遇到异常,求助

其他技术论坛 > OpenStack [问题点数:20分,结帖人mini_peng]
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牧牛童子

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OpenStack dashboard显示异常

之前在安装OpenStack遇到dashboard页面上部分信息无法显示,如无法获取虚拟机配置信息等。但是在controller中使用命令可以正常创建删除虚拟机等操作,虚拟机也使用正常。 【查找原因】 查看/var/log/httpd/error....

openstack遇到问题怎么办

openstack是一个开源云平台,遇到问题怎么办呢? 官方的求助方式: http://docs.openstack.org/bexar/openstack-compute/admin/content/ch08.html 1、检查日志 openstack的 nova, keystone, glance 等...

OpenStack】学习OpenStack的历程--送给初学者

近期有很多人通过微博、qq或者我的博客向我咨询OpenStack相关的问题,其实对于别人的求助,我是乐于解答的,毕竟表示大家看得起我。但有的人的问题我听了之后,心里却想要不要回答他,因为他的问题真的很基础,而...

关于开源云计算平台软件的一些个人想法

综观许多云计算服务模式,比如用户云(又叫软件即服务)、开发云(又叫平台即服务)和系统云(又叫基础设施即服务),有大量多种多样的应用程序可供选择,既有商业产品,又有免费的开源产品。本文列举目前主流的开源...

Hadoop2.x源码-编译剖析

然而,在编译期间也是遇到各种坑,在求助于搜索引擎,技术博客,也是难以解决自身所遇到的问题。笔者在被询问多次的情况下,今天打算为大家来写一篇文章来剖析下编译的细节,以及遇到编译问题后,应该如何去解决这样...

写给Node.js学徒的7个建议

无论如何,对于一些刚开始使用Node.js 开发的的人来说, 很容易碰壁,在这个文章中,我会提到在你学习过程中遇到的问题。 贴士 1: 在开发环境使用nodemon,在生产环境使用pm2 当你第一次开发

云计算演义(3)狂奔在关闭公有云路上的巨头们:IBM、Oracle、Google(下

上篇里,我们谈到了IBM极简史、Oracle极...”一节里谈到了“善于跳舞的大象遇到了危难”、“从硬件到软件和服务,到云计算、商业分析、媒体和广告:IBM的公司战略”、IBM的云计算,错误的收购,新瓶装商业分析的旧酒。

IBM、Google、Oracle三巨头的公有云之殇(下)

编者按\InfoQ中文站新推出《洞见云计算》专栏,精选包括刘黎明个人公众号上的文章,让更多的读者朋友受益,本栏目的内容都经过原作者授权。本文是《云计算演义》系列文章第四篇。 \企业IT之王IBM,百年老店,吃的盐...

​IBM、Google、Oracle三巨头的公有云之殇(下)

InfoQ中文站新推出《洞见云计算》专栏,精选包括刘黎明个人公众号上的文章,让更多的读者朋友受益,本栏目的内容都经过原作者授权。本文是《云计算演义》系列文章第四篇。企业I...

向Spark开炮:1.6版本问题总结与趟坑

作者简介:岑玉海,滴滴出行数据架构工程师,专注于分布式存储和分布式计算。 责编:仲浩(zhonghao@csdn.net) ...笔者使用Spark已超过一年,现在公司大部分的批处理任务和机器学习任务都运行在Spark平台之上,...

[转] open-falcon编写的整个脑洞历程

[From]...mid=400225178&idx=1&sn=c98609a9b66f84549e41cd421b4df74d ...一个来自运维部的研发,长期从事自动化运维平台的构建,参与百度自动化部署系统Archer、小米的监控系统o...

open-falcon编写的整个脑洞历程

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

互联网职业入门圣经

以下文章转载自知乎,暗灭-京华九月秋近寒,浮沉半生影长单.暗灭京华九月秋近寒,浮沉半生影长单10,850 人赞同了该回答【IT修真院 - 知乎专栏】【知乎 Live - 全新的实时问答】我想这篇文章说是【互联网职业入门圣经...

互联网行业岗位职责

互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一个月,半年,或者一年超过其他行业薪资很正常。  那么,互联网行业究竟有哪些职位呢,又分别适合哪些传统行业转型?  1.产品  ...9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别...

IT行业都有哪些职位,初学者(0基础,新人)该如何选择,才能够快速进入这个行业?...

【本人性格不好,被惹到了必然句句带脏字,所以评论中如果有不开眼的,请慎重。 另外,这篇回答从头到尾都是我自己的个人偏见,绝对不客观,也绝对不会为本答案负责。 所以,有自己正常思维的请不要再看下去了。...

zhihu spark集群,书籍,论文

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 ...我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库。...

微服务架构与实践(第2版)

第5章 基于参考模型的实践

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)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

JAVA WEB开发实战

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验(一)——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验(二)——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验(三)——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓,提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

轻松学Linux系列课程

从0开始,Linux云计算系列课程,包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

matlab教程ppt(完整版).pdf

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

2020年五一赛B题论文

自己做的五一赛论文,代码数据都在附录。本文针对股票投资组合问题进行了研究,建立了投资效用与多目标规划模 型,运用了历史模拟、灰色关联等方法,旨在确定股票投资组合策略。

C语言及程序设计初步

课程针对没有任何程序设计基础的初学者,全面介绍C语言及利用C语言进行程序设计的方法。课程注重知识的传授,更关注学习者能够通过实践的方式,真正学会利用C语言解决问题,奠定程序设计的基础。为此,专门设计了实践方案,指导学习者在听讲的同时,有效完成实践。讲课中还适时穿插进行学习指导,帮助初学者尽快掌握程序设计的学习方法。 课程主要针对无任何编程经历的初学者,利用主讲者多年来教授大一学生的教学经验,准确把握知识点掌握中的难点,在和视频配套的实践方案配合下,帮助初学者顺利掌握知识,获得学习中的自信。

Java面试题大全(备战2021)

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差,满足初中高级Java工程师的面试需求。

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ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。

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