请访问原文链接：https://sysin.org/blog/vmware-tanzu-community-edition/，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者：gc(at)sysin.org，主页：www.sysin.org 2021.10.04，VMware 宣布了一个非常令人兴奋的新项目，称为 Tanzu Community Edition。 以下 Tanzu Community Edition 介绍翻译
第一步，解压缩ova，提取其中的vmdk 第二步， 从https://www.qemu.org/download/ 下载qemu工具。我下载的是windows版本。 第三步，安装之后，执行命令如下： qemu-img.exe convert -O qcow2 your-vmdk-file the-target-qcow2-file-name.qcow2 文件比较大的，需要慢慢等待。 参
由于genymotion的服务器在国外，所以一般来说下载很慢，如果使用代理服务器据说会快一些，但是我没试过。我把下载的一些文件上传到百度云了，你可以在这里下载。主要包括安装包、api=7.1和9.0的安卓模拟器ova文件。 下载地址，如果失效了可以给我留言： 链接：https://pan.baidu.com/s/1TOQeH5
•问题来源 Genymotion 是个很不错的 Android 模拟器，系统更新快，启动速度快； 但是服务器在国外，Android 镜像下载起来那个速度就不敢恭维了； 当然如果你可以【科学,上网】就另当别论了。 •解决方案 常规操作 先去下载你需要的版本，这里以下载 Custom Phone 6.0 为
1.vsphere 6.7 通过web 客户端导出模板，只会导出ovf 模板，不能直接导出成ova格式。 导出的文件 本文不会着重记录该过程,在导入ovf模板时，浏览选择文件要将这三个文件同时选中 2.vsphere6.7 导出ova格式的模板方法 由于直接同web client 无法直接导出，VMware 提供的ovf 工具来
硬件要求 虚拟机硬件 内存：12GB+硬盘：300GB+处理器：4线程+ 宿主机（本地机器） 内存：16GB+ 硬盘：500GB+ 处理器：8线程+ 笔者宿主机信息如下： 型号：MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015)OS：MacOS high Sierra 10.13.6处理器：2.2 GHz Intel Core i7（4核8线程）内存：16 GB 1600 MHz DDR3硬盘：256S
在评估VMWARE 虚拟机时，在vcenter中导入OVA设备到本地VMWARE环境过程中，状态一直停留在0%，没有任何进展这是因为在vcenter导入OVF模板时，vcenter会检查证书，检查不通过则不会导入OVF。而在之前的操作步骤过程中，查看详细信息中 可以看到发布者的证书不存在，因此状态一直在0%，都没有进展解决
问题来源 众所周知，所有的网络行为都会产生相应的网络流量，那么所有的网络攻击行为也有其对应的流量特点，那么是否能根据流量特点进而分析出其对应的是什么攻击行为呢？ 我在虚拟机上使用vulnhub的靶场环境进行模拟攻击，然乎使用wireshark进行抓包分析流量。 问题出现 因为vulnhub的环境
不同虚拟化产品有各自的优势和特点，根据需求的不同选择不同的产品，不同阶段所选用的虚拟化产品不尽相同，用过vpc，WORKSTATION, Hy-V ,esxi,XEN-SERVER,PROXMOX等,其实这些产品功能都很丰富，是常用虚拟化技术中的绞绞者，占据整个虚拟化大半江山以上， 因此掌握各产品间相互转换
报错如下： 此主机支持Intel VT-x，但Intel VT-x处于禁用状态。 解决方案如下： 联想E75主机，重启按F1进入BIOS Advanced—>CPU setup—>Intel(R) Virtualization Technology 改为Enabled 如果安装了360，通知栏右键360安全卫士，点击最上面的安全防护中心已开启字样， 打开安全防护中心，
知道如何按特定顺序tar文件.我知道一开始听起来很奇怪,但是听我说. OVA文件本质上是一个tar文件,但具有特定的顺序. Tar通常用于创建文件,但为了让VMware等HyperVisors能够识别OVA,OVA中的文件必须以非常特定的方式进行排序. .ovf文件必须首先在OVA中,其他文件必须按.ovf中列出的顺
原文地址：https://www.jianshu.com/p/6f86290e70f9 一、二元分类的线性模型 线性回归后的参数值常用于PLA/PA/Logistic Regression的参数初始化。 二、随机梯度下降 两种迭代优化模式： 若利用全部样本 ------> 利用随机的单个样本，则梯度下降 ------> 随机梯度下降。 SGD与PLA
