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一、nfs服务
二、nfs优点
三、配置文件
四、共享文件配置过程
五、实验
1.创建共享文件(两台终端共享)
一、nfs服务
概念:网络上共享文件系统的协议,运行多个服务器之间通过网络共享文件和目录
服务端:将指定目录标记为共享目录,服务段有访问权限,共享目录有全部权限
客户端:通过nfs协议,发送请求到服务器,获取共享目录的操作权限
二、nfs优点
1.共享,目录可以共享
2.透明,不关心底层访问网络细节,能访问即可
3.性能,读写性能高,访问速度快
4.可靠,具有一致性,服务端和客户端的操作同步。
应用场景:共享文件服务器,集群环境,分布式存储系统
权限:1.rw读写权限
2.ro读权限
3.sync同步权限
4.no_root_squash 以boot访问
5.all_squash所有用户都映射成匿名用户
三、配置文件
1./etc/exports(默认为空):自己添加权限
例如:共享文件名 本机ip (读写权限,同步权限,以root访问)
2.服务
rpcbind:远程共享调用服务
nfs-utils:提供更新服务
四、共享文件配置过程
服务器配置:
1.配置nfs文件/etc/exports
2.进入指定目录,创建共享文件,并赋予777权限
3.打开服务,先rpcbind,后nfs-utils,后者基于前者
4.查看服务是否开启,netstat/ss -antp|grep rpcbind
5.查看服务器的共享文件,showmount -e
客户段配置:
1.关闭防火墙,关闭安全机制
2.开启服务
3.创建/myshare
4.挂载共享文件mount 192.168.140.111:/opt/share /myshare
五、实验
1.创建共享文件(两台终端共享)
服务器配置:
查看服务是否安装
客户端创建共享文件
给/gongxiang文件赋予777权限
配置文件夹权限/etc/exports
重启服务,顺序启动
查看服务是否启动(natstat看不到)
关闭防火墙和安全机制
查看共享服务下的共享文件
客户端配置:
关闭防火墙和安全机制
看一下服务器的共享文件
创建共享目录
挂载共享文件
在/gong文件夹里创建文件
到服务器里查看,同步
第三台终端配置,并挂载
查看共享文件,文件内容已同步
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前端控制器配置:第一种:*.action,访问以.action结尾由DispatcherServlet进行解析第二种:/,所以访问的地址都由DispatcherServlet进行解析,对于静态文件的解析需要配置不让DispatcherServlet进行解析使用此种方式可以实现RESTful风格的url处理器映射器:对标记@Controller类中标识有@RequestMapping的方法进行映射。在@RequestMapping里边定义映射的url。使用注解的映射器不用在xml中配置url和Handler的映射关系。注解处理器适配器和注解的处理器映射器是配对使用。理解为不能使用非注解映射器进行映射。<mvc:annotation-driven><mvc:annotation-driven>可以代替下边的配置:<!--注解映射器--><beanclass="org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerMapping"/><!--注
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HTTP报文:它是HTTP应用程序之间发送的数据块。这些数据块以一些文本形式的元信息开头,这些信息描述了报文的内容及含义,后面跟着可选的数据部分。这些报文都是在客户端、服务器和代理之间流动。 HTTP报文的流动方向:一次HTTP请求,HTTP报文会从“客户端”流到“代理”再流到“服务器”,在服务器工作完成之后,报文又会从“服务器”流到“代理”再流到“客户端” 报文的语法:所有的HTTP报文都可以分为两类,请求报文和响应报文。请求和响应报文的基本报文结构大致是相同的,只有起始行的语法有所不同。 请求报文:它会向Web服务器请求一个动作 请求报文的格式: 起始行: <method> <request-URL> <version> 头部: <headers> 主体: <entity-body> 响应报文:它会将请求的结果返回给客户端。 响应报文的格式: 起始行: <v
12/21/201711:55:07AM 贝叶斯分类器的出发点是贝叶斯定理 \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}. \]贝叶斯定理由英国学者托马斯·贝叶斯(1702~1763)提出,于1763年被发表。从发表的时间来看,这个定理的背后肯定故事很多。大家可以去了解一下相关的历史。下面,我们来解释一下贝叶斯分类器的原理。 一、贝叶斯决策 首先我们来描述一下需要解决的问题。假设有\(N\)种可能的类别标记,即\(Y=\{c_1,c_2,\cdots,c_N\}\)。那么对于样本\(\boldsymbol{x}\),它属于哪一类呢? 在这里,我们首先算出样本\(\boldsymbol{x}\)属于第\(i\)个类的概率,即\(P(c_i|\boldsymbol{x})\);然后,通过比较所有的\(P(c_i|\boldsymbol{x})\)得到样本\(\boldsymbol{x}\)所属的最佳类别。于是如何计算\(P(c_i|\boldsymbol{x})\)便称为了问题的关键。 将类别\(c_i\)和样本\(\boldsymbol{x}\)代入到上面的贝叶斯公式