本文记录了在CentOS系统上配置DHCP服务的完整流程：首先确保NAT模式联网，修改yum镜像源后安装DHCP服务；然后配置虚拟机网络为vmnet10（虚拟交换机模式），设置CentOS静态IP时需特别注意格式规范；接着编辑dhcpd.conf文件定义IP地址池（192.168.10.200-210）、网关和DNS；最后启动DHCP服务并设置防火墙规则。成功搭建后，Windows客户端切换为自动

ftp服务器一般不允许匿名访问，web可以匿名访问。21控制端口、20数据端口。设置权限：和共享一样。

如下：有这个窗口就行重新启动，当出现这个界面，拔电源出现这个界面即可：没有的话，一直拔电源，开机就行修复取消：会出现这个界面：根据上面的目录，替换原有的5次shift的命令然后将cmd替换为5次shift键的程序，下面的名字（提前备份）重启即可：点击5次shift键更换密码：回车即可进入： 创新新用户：

通过网络将文件共享给别人，提供文件的上传和下载【CIFS协议FTP协议是全球通用的，cifs是微软开发的服务：server，端口号445。

LeNet 网络的结构如图：网络流通的顺序为：输入->卷积层1->激活函数->池化层->卷积层2->激活函数->池化层2->全连接层1->激活函数->全连接层2->激活函数->全连接层3->激活函数->softmax->输出10个类别的概率再看一下网络的维度：src 代表输入图像，dst代表输出图像，也可以计算对应的Height ， Widthf 代表卷积核的sizep 代表填充的个数s 代表卷积

简单说明一下任务，想在一个正方形的区域内生成若干点，然后手工设计label，最后通过神经网络的训练，画出决策边界假设：正方形的边长是2，左下角的坐标为（0，0），右上角的坐标为（2，2）然后我们手工定义分界线 y = x ，在分界线的上方定义为蓝色，下方定义为红色。

Transformer 是在自然语言处理(NLP)任务中提出的，之前的时序网络(RNN)不能并行化，计算N+1的数据，需要计算N的数据。因此，Transformer应运而生了。图像处理中，如果将图像划分为一个个patch，这样Transformer就能向处理自然语言那样处理图像CNN 网络有个关键的问题就是卷积核size 的设定，大的kernel size 可以拥有更好的感受野，把握更多图像的全局

D、E 类不是普通人使用的，没有子网掩码A、B、C是单播地址，一个地址代表一个人其中127是特殊地址，例如127.0.0.1是自己（回环地址），如果这个都ping不通，那么网卡出问题了访问自己要么是ip，要么是127.0.0.1第一位的意思是，X.X.X.X 中的第一个XIP地址更改如下：右键网络，打开网络和internet设置------>更改适配器选项适配器界面：右键属性，然后点TCP/ipv

本章尝试将TransUnet和SAM结合，以期望达到更换的模型TransUnet作为医学图像分割的基准，在许多数据集上均取得了很好的效果，然而最近SAM大模型的兴起，图像分割似乎有了新的方向关于图像分割项目、sam模型复现参考本人其他专栏，这里之作简单介绍TransUnet是一个专门为医学图像分割任务设计的深度学习模型。它是一种卷积神经网络（CNN），采用基于变压器的架构。TransUnet在具有

本文将用pygame实现迷宫的游戏，因为迷宫的地图需要提前生成，这样每次游戏地图都是一样的。而深度优先搜索（DFS）算法可以自动计算迷宫的最优路径，那么根据这个算法就可以自动生成迷宫小游戏，这样每次打开游戏都会是新的游戏！