По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Сегодня хотим поведать о том, как конвертировать образы дисков виртуальных машин из одного формата в другой. Допустим у нас есть виртуальная машина, развернутая в среде виртуализации VMware, а мы хотим импортировать её в среду Hyper-V. Или же вендор выпускает дистрибутивы только для Hyper-V, а нам обязательно нужно развернуть машину в VMware, потому что у нас вся сеть на нем. Если ты столкнулся с такой проблемой, то обязательно дочитай эту статью и ты найдёшь решение.
Процесс
Существует несколько форматов образов виртуальных жёстких дисков, которые поддерживаются разными средами виртуализации. Рассмотрим некоторые из них:
VMDK (Virtual Machine DisK) - формат образа виртуального жёсткого диска для виртуальных машин, разработанный VMware
VHD (Virtual Hard Disk) - формат файла, использующийся для хранения образов операционных систем, разработанный компанией Connectix, которая позднее была куплена Microsoft и теперь используется для образов Hyper-V. VHDX тоже самое, только все пространство на диске должно быть задано сразу.
VDI (Virtual Disk Images) - формат образа жёсткого диска гостевых виртуальных машин VirtualBox.
Если ты используешь VirtualBox - поздравляю, ты можешь взять любой из имеющихся форматов и создать виртуальную машину.
Но так уж получилось, что форматы VHD и VMDK несовместимы между собой. Поэтому, чтобы можно было использовать VMDK в Hyper-V, а VHD в VMware, их сначала нужно переконвертировать.
Итак, допустим у нас есть виртуальная машина VMware с образом жёсткого диска LOCAL-VM-disk1.vmdk, который находится в папке C:VMDKs. Для того, чтобы перенести его в Hyper-V, создадим папку, куда будет отправлен наш сконвертированный файл VHD – C:VHDs. После этого, скачаем специальную программу от Microsoft - Microsoft Virtual Machine Converter 3.0, она доступна по ссылке https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=42497.
После нажатия на кнопку Download, нам предложат скачать 2 файла – саму программу и описание команд. Установите программу.
Прежде чем продолжить, убедитесь, что версия PowerShell, которая у вас установлена 3 или выше. Проверить это можно если ввести команду $PSVersiontable
Если версия ниже 3 – обновите PowerShell, если 3 или выше, то продолжаем. Для начала, необходимо указать путь до скрипта конвертера, для этого вводим команду:
Import-Module ‘C:Program FilesMicrosoft Virtual Machine ConverterMvmcCMdlet.psd1’
Расположение скрипта может отличаться от C:Program FilesMicrosoft Virtual Machine Converter, всё зависит от того, какой путь был указан при установке программы
Команда должна выполниться без каких-либо ошибок. Если ошибки всё же появились – проверьте расположение скрипта и правильность ввода. Ну или пишите вывод ошибки в комментарии – мы постараемся помочь :)
Теперь можно приступать к конвертированию. Для этого введите следующую команду:
ConvertTo-MvmcVirtualHardDisk -SourceLiteralPath “C:VMDKsLOCAL-VM-disk1.vmdk”-DestinationLiteralPath “C:VHDS” -VhdType DynamicHardDisk -VhdFormat vhd
Где:
C:VMDKsLOCAL-VM-disk1.vmdk - Путь к конвертируемому образу формата VMDK
C:VHDS - Папка, куда будет помещен сконвертированный образ формата VHD
После этого, можно зайти в папку, куда будет помещен сконвертированный файл и наблюдать за тем как увеличивается его размер.
После того, как файл будет сконвертирован, мы увидим следующий вывод в консоли PowerShell:
Теперь можно использовать сконвертированный файл VHD в подходящей среде виртуализации Hyper-V
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Эволюция машинного обучения
Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов.
Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы:
Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения.
Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни.
Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил.
Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире.
Почему машинное обучение важно?
Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.
Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения?
Возможности подготовки данных.
Алгоритмы - базовый и продвинутый.
Автоматизация и итерационные процессы.
Масштабируемость.
Ансамблевое моделирование.
Интересные факты
В машинном обучении, цель называется - «ярлык».
В статистике, цель называется «зависимой переменной».
Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении».
Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении».
Кто использует машинное обучение?
Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами.
Финансовые услуги
Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества.
Правительство
Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных.
Здравоохранение
Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.
Розничная торговля
Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов.
Нефть и газ
Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти.
Транспорт
Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций.
Каковы популярные методы машинного обучения?
Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов.
Контролируемое обучение
Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере.
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных.
Усиленное обучение
Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику.
Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением?
Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности.
Сбор данных (Data Mining)
Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных.
Машинное обучение
Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон.
Глубокое изучение (Deep learning)
Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем.
Как это работает?
Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами.
Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя:
Нейронные сети
Деревья решений
Случайные леса
Ассоциации и обнаружение последовательности
Градиент повышения и расфасовки
Опорные векторные машины
Отображение ближайшего соседа
K-средства кластеризации
Самоорганизующиеся карты
Методы локальной оптимизации поиска
Максимальное ожидание
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны
Байесовские сети
Оценка плотности ядра
Анализ главных компонентов
Сингулярное разложение
Смешанные Гауссовские модели
Последовательное сопроводительное построение правил
Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с:
Комплексным качеством данных и их управлением
GUI для построения моделей и процессов
Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели
Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей
Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей
Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты
Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений
Команда SCP (Secure Copy) - это метод шифрования передачи файлов между системами Unix или Linux. Это более безопасный вариант команды cp
SCP включает шифрование через соединение SSH (Secure Shell). Это гарантирует, что даже если данные будут перехвачены, они будут защищены.
Как безопасно копировать файлы с помощью SCP
Копировать файл с локального на удаленный сервер с помощью SCP
Команда scp позволяет использовать подстановочные знаки.
Используйте символ тильды ~/ для обозначения home/user каталога пользователя.
Вы можете указать строку текста со знаком *.
Например, /~/*.txt заставит SCP скопировать все файлы в домашнем каталоге, которые заканчиваются на .txt.
Как правило, вам не нужно указывать расположение файла в текущем каталоге. Если вы находитесь в каталоге /home/user и хотите скопировать файл test.txt на сервер, вы можете ввести следующее:
scp test.txt username2@destination:/location2
Чтобы скопировать все файлы .txt в домашний каталог username2, введите следующее:
scp *.txt username2@destination_host:/~/
Если вы укажете только каталог назначения, SCP оставит имя файла как есть.
Чтобы изменить имя файла, определите новое имя файла в месте назначения:
scp test.txt username2@destination_host:/user/home/user1test.txt
В этом примере файл test.txt копируется с локального компьютера, а затем сохраняется как user1test.txt в каталоге пользователя системы назначения.
Если удаленная система настроена на прослушивание SSH-запросов на порт, отличный от порта 22 по умолчанию, используйте переключатель –P, чтобы указать порт:
scp –P 1234 test.txt user2@destination_host:/location2/
Это копирует test.txt из вашей локальной системы на целевой хост, используя порт 1234.
Копировать с одного удаленного хоста на другой
Вы не ограничены только подключением между локальным компьютером и удаленным сервером.
Чтобы скопировать из одной удаленной системы в другую:
scp user1@host1.com:/files/test.txt user2@user2.com:/files
Это приведет к репликации файла test.txt из каталога /files на host1.com в каталог /files на /host2.com. Система предложит вам ввести пароль для пользователей user1 и user2 до завершения операции.
Копирование больших файлов с помощью SCP
Если вы копируете большие файлы, запустите команду в терминальном мультиплексоре, например tmux.
Если операция прервана, мультиплексор позволит вам возобновить копирование без необходимости начинать заново.
Вы можете проверить, установлен ли в вашей системе tmux, выполнив в терминале следующее:
tmux -V
Рекомендации по использованию SCP
Команда scp не проверяет место назначения перед записью. Любые файлы в месте назначения с тем же именем будут перезаписаны без уведомления.
Вам будет предложено ввести пароль, когда вы нажмете Enter.
Используйте пароль пользователя в удаленной системе.
Управление разрешениями
В исходной системе вам потребуется учетная запись с доступом для чтения к файлам, которые вы хотите скопировать.
В системе назначения вам потребуется учетная запись с правом записи в каталог, в котором будут сохранены файлы. Если вы столкнетесь с ошибками при копировании, вы можете попробовать учетную запись пользователя root для устранения неполадок с разрешениями.
Параметры команды SCP
Базовый синтаксис SCP:
scp [options] username1@source_host:/location1/file1 username2@destination_host:/location2/file2
Вот некоторые общие параметры команды scp:
–P - Указать порт SSH сервера
–p - сохранить метку времени для изменения и доступа (обратите внимание на строчные буквы)
–q - тихий режим, без отображения прогресса или сообщений (все равно будут отображаться ошибки)
–C - Сжимать данные во время передачи
–r - Рекурсивно - включать подкаталоги и их содержимое
Раздел, следующий сразу за параметрами, - это источник (путь) файла, который вы хотите скопировать. Вы можете скопировать из своей системы в удаленную или наоборот.
В следующем разделе указывается место, куда копируется файл. Например:
scp user@local_system:/home/user/test.txt admin@remote_system:/home/user
Это скопирует документ test.txt из пользовательского каталога в локальной системе и поместит копию в каталог учетной записи администратора в удаленной системе.
Другой пример SCP - чтобы скопировать файл с удаленного хоста на локальный:
scp user@from_host:file.txt /local/directory/
Итоги
В этом руководстве вы узнали, что такое команда scp и как ее использовать для защиты передачи файлов.