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各服务器厂商默认密码

2023-8-12 myluzh NOTE

服务器管理口信息: 设备类型 设备型号 默认管理IP 默认用户名 默认密码 IBM服务器 IBM P小型机ASMI hmc1:192.168.2.147 hmc2:192.168.3.147 admin admin IBM X系列IMM端口 192.168.70.125/24 USERID PASSW0RD IBM BCH刀箱管理模块 192.168.70.125-126/24 USERID PASSW0RD IBM BCH刀箱网络模块 192.168.70.127-128/24 admin admin IBM BCH刀箱光纤模块 192.168.70.129-130/24 admin pasword IBM pureFlexCMM模块 192.168.70.100 USERID PASSW0RD 华为服务器 E6000 10.10.1.101-10.10.1.110 root Huawei12#$/root RH2285/RH1285 192.168.2.100 root Huawei12#$/root T6000 10.10.1.101-10.10.1.102 root Huawei12#$/root...

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标签: 密码 默认密码

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K8S笔记-YAML（文件生成与导出）

2023-8-6 myluzh Kubernetes

0x01 生成yaml文件 #通过kubectl create 生成yaml文件 kubectl create deployment web --image=nginx -o yaml --dry-run >ng.yaml 0x02 导出yaml文件 #通过kubectl get 导出yaml文件 kubectl get deploy nginx -o yaml --export > ng.yaml

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标签: k8s yaml

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K8S笔记-搭建集群（通过二进制方式）

2023-8-1 myluzh Kubernetes

0x00 安装要求 在开始之前，部署 Kubernetes 集群机器需要满足以下几个条件： (1)一台或多台机器，操作系统 CentOS7.x-86_x6 (2)硬件配置: 2GB 或更多 RAM，2个 CPU 或更多 CPU，硬盘 30GB 或更多 (3)集群中所有机器之间网络互通 (4)可以访问外网，需要拉取镜像，如果服务器不能上网，需要提前下载镜像并导入节点 (5)禁止 swap 分区 组件版本：k8s组件版本v1.19.16  etcd版本3.3.10 服务器 主机名 IP地址 主要组件 master+etcd01 master 172.16.10.20 kube-apis...

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标签: k8s kubernetes 二进制

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Python pandas 数据结构-DataFrame

2023-7-21 myluzh Python

0x00 关于DataFrame DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1 0x01 创建一个dataframe import pandas as pd import numpy as np # 创建一个ndarray，10行5列学生成绩 score = np.random.randint(40, 100, (10, 5)) # 变成dataframe格式 subjects = ['语文', '数学', '英语', '科学', '政治'] stu = ['学生' + str(_) for _ in range(score.shape[0])] # ['学生0', '学生1', '学生2', '学生3', '学生4', '学生5', '学生6', '学生7', '学生8', '学生9'] # index是行索引，columns是列索引 data = pd.DataF...

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标签: python pandas 数据结构 dataframe

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Python pandas 数据结构-Series

2023-7-21 myluzh Python

0x00 介绍 Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 0x01 Series import pandas as pd import numpy as np # 直接通过数组创建 a = pd.Series(np.arange(9)) # 通过数组+指定索引创建 b = pd.Series([1.2, 2.9, 3.8, 4.7], index=[1, 2, 3, 4]) # 通过字典创建 c = pd.Series({ "red": 10, "blue": 20 }) # 通过索引获取数据 print(a[3]) # 3 print(b[2]) # 2.9 print(c['red']) # 10 # 获取索引 print(c.index) # Index(['red', 'blue'], dtype='object') # 获取值 print(c.values) # [10 20]

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标签: python pandas series

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Python numpy 矩阵与向量

2023-7-20 myluzh Python

0x01 矩阵与向量 （1）矩阵 矩阵（matrix）和array的区别矩阵必须是2维的，但是array可以是多维的。 如下图，这个是 3x2 矩阵，即3行2列。如m为行，n 为列，那么 mxn 即 3x2。 矩阵的维数即行数x列数，矩阵元素(矩阵项): Aij 指第 i 行，第j列的元素. （2）向量 向量是一种特殊的矩阵，讲义中的向量一般都是列向量，下图展示的就是三维列向量(3x1)。 0x02 加法和标量乘法 （1）矩阵的加法: 行列数相等的可以加。例: （2）矩阵的乘法: 每个元素都要乘。例: 组合算法也类似 0x03 矩阵向量乘法 矩阵和向量的乘法如图: mxn 的矩阵乘以 nx1 的向量，得到的是 mx1 的向量。 例如： 1*1+3*5 = 16 4*1+0*5 = 4 2*1+1*5 = 7 矩阵乘法遵循准则: (M行, N列)*(N行,L列) = (M行,L列) 0x04 矩阵乘法 （1）介绍 mxn 矩阵乘以 nxo 矩阵，变成 mxo 矩阵 确保第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，否则无法相乘。 举例:比如说现在有两个矩阵 A 和 B，那 么它们的乘积就可以表示为图中所示的形式。...

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标签: python numpy 矩阵 向量 np.matmul np.dot

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