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- 怎样配置Linux分析工具：atop和kdumpkernel.panic_on_io_nmi=1 kernel.panic_on_warn=1 进入天翼云控制台-云主机详情页,对当前云主机进行重启,使以上配置生效。 Kdump配置生效验证 执行以下命令,确认回显信息中crashkernel=auto。 # cat /proc/cmdline |grep crashkernel 执行以下命令,并确认回显信息中的配置信息正确。
- 安装Sidecar代理未设置×包含不匹配不匹配不注入enabled未设置×不包含不匹配不匹配注入disabled×××××不注入未设置true包含×××不注入未设...测试命名空间并部署测试工作负载
- MySQL到MySQL灾备步骤3 在“源库及目标库”页面,灾备实例创建成功后,填选业务数据库信息和灾备数据库信息后,单击“源库和目标库”处的“测试连接”,分别测试并确定与业务库和灾备库连通后,勾选协议,单击“下一步”。 步骤2中的“灾备关系”选择“本云为备”。 表业务数据库信息 参数 描述 源库类型 默认选择“ECS自建库”。 IP地址或域名 业务数据库的IP地址或域名。 端口 业务数据库服务端口,可输入范围为1~65535间的整数。 数据库用户名 业务数据库的用户名。
- 开启Kerberos认证集群中的默认用户清单check_sec_ldap 用于内部测试主LDAP是否工作正常。用户组随机存在,每次测试时创建,测试完成后自动删除。系统内部组,仅限组件间内部使用。 Manager_tenant 租户系统用户组。系统内部组,仅限组件间内部使用。 System_administrator MRS集群系统管理员组。系统内部组,仅限组件间内部使用。 Manager_viewer MRS Manager系统查看员组。系统内部组,仅限组件间内部使用。
- 开启Kerberos认证集群中的默认用户清单check_sec_ldap 用于内部测试主LDAP是否工作正常。用户组随机存在,每次测试时创建,测试完成后自动删除。系统内部组,仅限组件间内部使用。 Manager_tenant 租户系统用户组。系统内部组,仅限组件间内部使用。 System_administrator MRS集群系统管理员组。系统内部组,仅限组件间内部使用。 Manager_viewer MRS Manager系统查看员组。系统内部组,仅限组件间内部使用。
- CentOS云主机根目录设置成777权限后如何恢复？操作步骤 以下操作在CentOS8.0操作系统中进行了测试验证。 不要退出故障云主机,在故障云主机上执行以下命令,修改ssh以及su相关的文件权限。
- 子用户如何创建和下单一类节点资源（以云主机为例）登录子用户,测试创建一类节点的弹性云主机。 说明上述步骤中以“default”企业项目演示了企业项目的授权操作,此时子用户开通云主机时将只能选择“default”企业项目。若您希望子用户可以在创建云主机时查看其他企业项目,请按照上述步骤,基于所需的企业项目完成授权。
- MySQL数据库迁移在“源库及目标库”信息页面,迁移实例创建成功后,填选源库信息和目标库信息,建议您单击“源库和目标库”处的“测试连接”,分别测试并确定与源库和目标库连通后,勾选协议,单击“下一步”。 图 源和目标库信息 表 源库信息 参数 描述 IP地址或域名 配置源数据库MySQL实例的访问地址或域名。 端口 配置源数据库MySQL实例的服务端口,可输入范围为1~65535间的整数。 数据库用户名 访问源数据库MySQL的用户名。
- 后台任务选择OBS桶,输入AK/SK,单击测试AK/SK。 测试成功后,单击“确定”。 在列表页单击“新建数据库备份任务”,进入设置页面。 输入任务名称,选择任务类型、周期表达式、数据库、存储位置等信息。 确认无误后,单击“确定”。 在列表页面单击“查看详情”,可以查看具体任务信息。 在列表页单击“新建SQL结果集备份任务”,进入设置页面。 输入任务名称,选择任务类型、日期时间、备份文件类型、数据库、存储位置等信息。 确认无误后,单击“确定”。 在列表页单击“调度执行记录”,查看具体备份状态。
- 针对Intel处理器芯片存在的Meltdown和Spectre安全漏洞，应该如何规避？说明CVE-2017-5753漏洞是通过内核补丁修复的,它无法禁用,并且它在Red Hat的性能测试中没有显示出任何可见的影响。 关闭Meltdown安全漏洞补丁 如果您认为Meltdown漏洞修复对系统的性能影响不可接受,或者您有更好的保护机制,可根据以下步骤操作: 根据不同的操作系统修改内核参数: a. CentOS、EulerOS、Ubuntu、Fedora、Red Hat:添加内核参数nopti b.
- 使用GPU弹性云主机训练ViT模型数据集被分为两个部分:训练集和测试集,其中训练集包含50000个图像,测试集包含10000个图像。CIFAR-10数据集中的图像涵盖了广泛的对象类别,包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个图像都有一个标签,表示它所属的类别。这个数据集被广泛用于计算机视觉领域的算法开发、模型训练和性能评估。 使用ColossalAI-Examples模型训练。 本文在分布式训练框架 Colossal-AI 的基础上进行模型训练和开发。
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