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GNS3关联SecureCRT
前言 GNS3刚安装后，默认是使用自带putty，但putty在打开多个session时，操作起来就不是很方便。下面介绍GNS3和SecureCRT关联的方法。 环境 GNS3: GNS3 2.1.8 SecureCRT: Version 7.3.3 操作步骤 1、找到SecureCRT在本电脑的安装路径 2、点击GNS3界面的编辑（Edit），然后点击首选项（preference），然后点击终端设置（Console settings），在Console application command for telent 本文转载：https://www.gwygd.com/jR4XPNjR3.html
60720发布于 2020-01-08 - 来自专栏Hadoop实操
3.如何实现OpenLDAP的主主同步
•内容概述 1.测试环境描述 2.主主OpenLDAP配置 3.主主同步验证 •测试环境 1.CentOS6.5 2.OpenLDAP版本2.4.40 •测试环境 1.OpenLDAP已安装 2.测试环境描述 3.主节点（172.31.7.172）配置 ---- 1.停止OpenLDAP服务，提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 [root@ip-172-31-7-172 openldap]# service type=refreshAndPersist retry="60 +" mirrormode on [q5hqn8kw7m.jpeg] 3. type=refreshAndPersist retry="60 +" mirrormode on [mberyrntor.jpeg] 3. 到此为止已完成了OpenLDAP服务的主主同步。 6.总结 ---- 使用MorrorMode实现OpenLDAP主主同步需要注意配置文件中的ServerID两个节点不能相同。
3.5K50发布于 2018-03-29 - 来自专栏python3
3.redis集群部署3主3从
/redis cp redis-benchmark /usr/redis cp redis-cli /usr/redis cp redis.conf /usr/redis cd /usr/redis 3. 每台放3个节点。 分别是16和17 另外一台配置相同、 3.节点部署 A.基础文件 cd /usr/local/ mkdir redis-cluster 创建集群目录 cd redis-cluster mkdir 7003 redis.conf 发现文件中 # cluster-enabled yes 还是被注释，没有开启 》》》去掉# ，改为 cluster-enabled yes 要改redis 主从关系，把篡位的16服务器的主节点用 kill -9 *** 进程杀死，17对应服务器自动变 主master 2。.
1.4K40发布于 2020-01-07 - 来自专栏应用计算
第四篇 - 大主子表关联--SPL轻量级文件存储提速查询实践
这一篇介绍主键关联的提速。主表订单表和子表明细表的关联就是主键关联。SQL 中，这种关联仍用 JOIN 实现，在两个表都很大的情况下，常常出现计算速度非常慢的现象。 如果预先将主子表都按照主键有序存储，就可以使用归并算法实现关联。这种算法只需要对两个表依次遍历，不必借助外存缓存，可以大幅降低计算量和 IO 量。 esProc SPL 支持有序归并算法，可以大幅提升主子表关联计算性能。先做数据准备，把历史数据从数据库导出为 CTX 文件。在 ETL 中定义 Q4.etl：修改两个表的名字，加上 Q4。 =8group by o.order_date;执行时间是 40 秒，在主子表关联后计算去重计数，这两种计算 SQL 的性能都不佳。 执行时间：1.5 秒小结一下性能（单位 - 秒）：欢迎动手练习一下：1、找出产品号是 3 或者 6 的订单明细，按照客户分组，求平均每个订单的金额。2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联？
20010编辑于 2025-10-20 - 来自专栏业余草
3主3从，Redis 集群搭建指南
假设集群规模为3主3从，则必须至少有2个主节点存活才能执行故障恢复。如果部署时将2个主节点部署到同一台服务器上，则该服务器不幸宕机后集群无法执行故障恢复。 如下所示，直接使用命令创建一个3主3从的集群： ? 如果你用的是旧版本的Redis，可以使用官方提供的redis-trib.rb脚本来创建集群: ? ? 集群伸缩，扩容 ? 从节点全量复制（比如新增从节点时），主节点触发RDB持久化产生RDB文件。 然后发送RDB文件给从节点。 最后该从节点和对应的主节点都会有RDB文件。
1.5K20发布于 2019-08-29 - 来自专栏python3
SSM框架之MyBatis3专题3：关联
根据表与表之间的关联关系的不同，关联查询分为四种： 1、一对一关联查询； 2、一对多关联查询； 3、多对一关联查询； 4、多对多关联查询； 由于日常工作中最常见的关联关系是一对多、多对一与多对多，所以这里就不专门只讲解一对一关联查询了 1、直接加载：执行完对主加载对象的select语句，马上执行对关联对象的select查询。 2、侵入式延迟：执行完对主加载对象的查询时，不会执行对关联对象的查询。 但当要访问主加载对象的详情时，就会马上执行关联对象的select查询。即对关联对象的查询执行，侵入到了主加载对象的详情访问中。 也可以这样理解：将关联对象的详情侵入到了主加载对象的详情中，即将关联对象的详情作为主加载对象的详情的一部分出现。 3、深度延迟：执行对主加载对象的查询时，不会执行对关联对象的查询。 访问主加载对象的详情时也不会执行关联对象的select查询。只有当真正访问关联对象的详情时，才会执行对关联对象的select查询。
94610发布于 2020-01-06 - 来自专栏python3
GNS3关联SecureCRT的配置。
关于GNS3关联SecureCRT的配置 F:\TDDOWNLOAD\securecrt\SecureCRT.exe /t /telnet 127.0.0.1 %p //标签名称是127.0.0.1 F :\TDDOWNLOAD\securecrt\SecureCRT.exe /script D:\Progra~1\GNS3\securecrt.vbs /arg %d /t /telnet 127.0.0.1 GNS3默认使用Putty软件进行操作管理，不方便保存配置。 2. CRT可以方便保存配置。 （32位）的配置如下： C:\Program Files\SecureCRT\SecureCRT.exe /script C:\Progra~1\GNS3\securecrt.vbs /arg %d 3. 配置完成，点击OK就可以了。配置的时候，可能会经常跳出错误提示，千万要有耐心，因为不同的系统一些字符和参数可能需要变换一下，只要多试试就可以了。
1.3K10发布于 2020-01-15 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据挖掘系列（3）--关联规则评价
一个误导我们的强规则 看这样一个例子，我们分析一个购物篮数据中购买游戏光碟和购买影片光碟之间的关联关系。 0.91 90557 9.26 0.91 0.91 0.91 0.91 D2 10000 1000 1000 100 12100 0.91 0.91 0 1.00 0.91 0.91 0.91 0.91 D3 201010 0.99 0.01 965 1.97 0.01 0.99 0.50 0.10 我们先来看前面四个数据集D1-D4，从后面四列可以看出，D1,D2中milk与coffee是正相关的，而D3是负相关 卡方和lift还把D3判别为正相关，而实际上他们应该是负相关，M=100+1000=1100，如果这1100中有超过550的购买coffee那么就认为是正相关，而我们看到MC=100<550，可以认为是负相关的 待续…… 来源：www.cnblogs.com/fengfenggirl 关联文章 1.数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 2.数据挖掘系列（2）--关联规则FpGrowth算法
1.6K90发布于 2018-04-23 - 来自专栏python3
指针与数组的关联3 --声明
我们创建一个test.c文件用来编写主函数，test1.c创建变量编写内容如下： test.c: #include <stdio.h> extern char*arr; extern char p[];
1.3K20发布于 2020-01-13 - 来自专栏凯哥Java
从3主3从变为4主4从
通过前面两篇，我们学会了三主三从的Redis集群搭建及主从容错切换迁移，随着业务增加，可能会有主从扩容的，所以,本文我们来实战主从扩容在之前3主3从的架构，随着业务的增加，流量扛不住了。 需要由3主3从变为4主4从。架构变化图如下：回顾下之前3主3从槽位分配如下：那么现在变成了4主4从了。多出来的这一对主从，槽位怎么分配ne? 为什么6387是3个新区间呢？原来三个主节点还是连续的？因为重新分配的成本太高了。 所以前3个主节点各自匀出一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个槽位给了新加入master节点6387了。 Docker学习系列教程」基础篇小总结及高级篇预告docker高级篇1-dockeran安装mysql主从复制docker高级篇2-分布式存储之三种算法docker高级篇第二章-分布式存储之实战案例：3主
1.2K60编辑于 2022-12-21 - 来自专栏python3
GNS3关联secureCRT的方法
C:\WINDOWS\system32下生成SecureCRT的快捷图标（空白处右键创建快捷） 3. GNS3-首选项-一般-终端命令 选中“使用系统默认的shell” start SecureCRT /SCRIPT F:\study\network\CCNP\GN3\DyRouter\DyRouter.vbs
87320发布于 2020-01-03 - 来自专栏python3
GNS3 如何关联真实网卡
Gns3如何关联真实机的网卡 GNS3这个模拟器对于从事网络方面工作的人员来说并不陌生，它可以模拟cisco公司ios系统的一款模拟器。 下面我们来讲解如何用GNS3软件来关联真实物理机的网卡？ 在GNS3软件中添加一个client 和一个模拟的路由器 ? 点击图中电脑图标“右键”------选择”configure(配置)“ ? 选择需要关联的网卡，并添加 add ? 此时我们的GNS 3软件就和我们的真实网卡关联起来了……. 希望我的博客能够给大家带来帮助！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
1.4K20发布于 2020-01-15 - 来自专栏完美Excel
使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中
3.将数据从步骤2移动到主数据集（我们称之为“数据框架”）。 4.对多个文件，重复步骤2-3。 5.将主数据框架保存到Excel电子表格。 导入库 现在，让我们看看如何用Python实现上述工作流程。 我们使用这个库将Excel数据加载到Python中，操作数据，并重新创建主电子表格。 我们将从导入这两个库开始，然后查找指定目录中的所有文件名。 将多个Excel文件合并到一个电子表格中 接下来，我们创建一个空数据框架df，用于存储主电子表格的数据。 2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。 目标是将所有工作表聚合到一个电子表格（和一个文件）中。 工作流程如下： 1.获取所有Excel文件。 2.循环遍历Excel文件。 3.对于每个文件，循环遍历所有工作表。
8.9K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏机器学习养成记
关联分析(3):Apriori R语言实现
在关联分析(1):概念及应用中我们介绍了关联分析的基本概念及应用场景，关联分析(2):Apriori产生频繁项集我们介绍了Apriori算法的原理，本篇文章我们将进行关联分析的R语言演示。 R语言实现 我们对UCI机器学习库上下载的美国众议院议员投票记录数据，进行关联分析。在R中，可以直接调用arules包中的apriori()函数训练模型。 导入包与数据。 arulesViz包可以将关联规则进行可视化输出，“header=F”设置读入数据时，首行不作为列名。 在训练关联分析模型时，需要设置支持度和置信度参数，这里，我们设定支持度为30%，置信度为90%。
1.4K20发布于 2018-07-23 - 来自专栏Hadoop实操
3.如何RedHat7上实现OpenLDAP的主主同步
文章概述 1.测试环境描述 2.主主OpenLDAP配置 3.主主同步验证 测试环境 1.RedHat7.3 2.OpenLDAP版本2.4.40 前置条件 1.主备节点OpenLDAP已安装 2.测试环境描述 3.ip-172-31-16-68节点的DN信息 [root@ip-172-31-16-68 ~]# ldapsearch -h ip-172-31-16-68 -b "dc=fayson,dc=com 3.主备OpenLDAP配置 ---- 在主备OpenLDAP服务上进行如下操 1.修改/etc/sysconfig/slapd文件，在文件中增加如下配置 SLAPD_LDAPI=yes （可左右滑动） sub schemachecking=on type=refreshAndPersist retry="30 5 300 3" 至此完成主备节点的主主同步配置。
1.9K110发布于 2018-04-18 - 来自专栏架构师之路
3分钟了解“关联规则”推荐
第二步：计算关联规则（组合商品）的支持度 什么是支持度（support）？ 答：共5笔订单，3笔包含商品A，A的支持度是3/5。 ? 很容易计算出，各个商品的支持度。 可以看到，商品A有3次购买，这3次中有2次购买了B，A->B的置信度是2/3。 来看看关联规则A->B，与直接推荐B，效果有没有提升： 有3个订单购买A，这3个订单中有2个订单购买了B，所以A->B的置信度是2/3，即买了A有2/3的概率会买B 直接推荐B的话，5个订单中有3个购买了 B，所以B的支持度是3/5，即有3/5的概率会直接买B 会发现，关联规则推荐的效果更好。 来看看关联规则A->D，与直接推荐D，效果有没有提升： 有3个订单购买A，这3个订单中有1个订单购买了D，所以A->D的置信度是1/3，即买了A有1/3的概率会买D 直接推荐D的话，5个订单中有2个购买了
75070发布于 2018-04-19 - 来自专栏应用计算
第五篇 - 大主子表关联时的 EXISTS--SPL轻量级文件存储提速查询实践
大主子表之间进行 EXISTS 计算往往会导致较差的性能。这样的计算本质上是在做主键关联，如果能预先将主子表都按照主键有序存储，也可以使用有序归并算法有效提速。 esProc SPL 可以把主子表的 EXISTS 转化为有序归并，从而提升计算性能。下面通过订单表和订单明细表的例子，介绍这种情况的外置提速方法。 A3 中游标的最后一个参数是 A2，表示多线程并行时，details 表会跟随 orders 表分段，保证后面两个表有序归并的正确性。 open().cursor(order_id,product_id;;A2)4=A3.group(order_id)5=A4.select(~.count(order_id)>1 && ! 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联计算 EXISTS？是否可以用有序归并方法提速？
11010编辑于 2025-10-30 - 来自专栏每天进步一点点
ectron仿制qq(3) 主界面制作(2)
.msg font-size: 12px padding-top: 3px
97040发布于 2019-05-26 - 来自专栏python3
WIN7使用GNS3关联SecureCR
WIN7 GNS3关联SecureCRT 一． 首先，需要打开系统TELNET接口，WIN7是默认关闭的。 控制面板→程序→打开或关闭Windows功能，把TELNET客户端选上。 一． 将已经安装了的GNS3和winmap卸载掉，重新进行安装。 二． 重新安装后打开GNS3，进入首选项进行配置 配置好后按Apply→OK进行保存，加载设备IOS，并将设备拉到工作区并启动。 四．
43620发布于 2020-01-08 - 来自专栏作图丫
主成分分析3D绘图-pca3D
今天向大家介绍一个展示主成分分析（PCA）的3D绘图方法。 install.packages("pca3d") #安装包 library(pca3d) 1. . = TRUE ) #pca数据要求是一个prcomp对象，或者一个至少有三列的矩阵 #prcomp是主成分分析函数 head(pca) pca3d(pca, group=metabo[,1]) # 例二 pca2d( pca, group= metabo[,1] ) #绘制2D 3. , show.ellipses=TRUE #展示置信区间，默认为0.95 #ellipse.ci设置置信区间 ) 小编总结： pca3D方法绘制主成分方法简单易上手 ，并且3D直观，大家可以学习一下哦~
1.2K31编辑于 2022-03-28
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