Centos6.8配置ip地址详细教程

_____Godpig_____ 2020-10-27 06:29:10
Centos6.8配置ip地址

打开终端进入root账户,并输入ifconfig指令,查看本地ip地址

这三个地址一会要用到,查看好了这三个IP地址以后建议快照一下备份以免数据丢失,然后进行下一步
输入setup指令进入配置系统。


用键盘上下选择第四个选项Network,按回车进行下一步

选择第一个选项按回车继续下一步

继续选择第一个选项按回车继续下一步,进入ip地址配置

找到*位置按空格就可以编辑ip地址,这里三行输入刚才记住的三个IP地址,然后第一个最后一位改自己想要的ip地址,比如我最后面要填写6,那么第一个就填192.168.248.6,然后后面不变继续填写刚才的两个ip地址

最后两行DNS的地址需要查看本地的地址
[
b]本地的DNS查看[/b]
在win10右下角右击网络选项,点击”网络和internet设置“

找到更改链接属性

然后往下拉找到DNS两行ip地址并输入刚才的网络配置ip中


这样就配置好了然后一直保存,然后回到这里按住tab选择quit退出

这样网络已经配置好了,现在只需要回到终端输入service network restart重启一下网络

等待圈圈转完就已经好了,这时候再输入ifconfig指令查看ip地址是否更改

此时最后一位ip地址已经更改好了
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借过^白给 2020-10-27
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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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