用excel统计，要求在表格B36-G36开始至最后一行中查询给定数据a出现时，所有出现这个数据a的下一行数据出现的次数并排序，展示出现次数前五和后五的数据和次数

时间: 2024-04-22 12:21:46 浏览: 8
好的，你的问题我已经记下了，请稍等一下，我来为您解答。 首先，我们需要使用Excel的函数来统计给定数据a出现的位置。具体的操作步骤如下： 1.在B36单元格中输入以下公式，其中A1为要查询的数据a。 `=IFERROR(MATCH(A1,B:B,0),0)` 2.复制B36单元格中的公式到C36-G36单元格中。 3.在B37-G37单元格中输入以下公式，用于计算出现次数。 `=IF(B36=0,"",COUNTIF(OFFSET(B36,1,0,MATCH(2,1/(B36+1),0)-1),C37))` 4.复制C37-G37单元格中的公式到C38-G最后一行单元格中。 5.在B36-G最后一行单元格中输入以下公式，用于显示出现次数前五和后五的数据和次数。 `=IF(B36=0,"",LARGE($C36:$G36,ROW()-ROW($B$41)+1))` `=IF(B36=0,"",INDEX($B$36:$G$36,MATCH(B41,$C36:$G36,0)))` 其中，第一个公式用于显示出现次数前五的数据和次数，第二个公式用于显示出现次数后五的数据和次数。 最后，我们可以将B36-G最后一行单元格中的数据进行排序，以便更清晰地展示出现次数前五和后五的数据和次数。 希望这个回答能够帮到您，如有疑问请随时提出。
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用vba写一个程序，要求在表格B36-G36开始至最后一行中查询给定数据a出现时，所有出现这个数据a的下一行数据出现的次数并排序，展示出现次数前五和后五的数据和次数

好的，根据您的要求，这里给出一个稍微修改后的 VBA 程序： ```vb Sub SearchAndSort() '定义变量 Dim ws As Worksheet Dim searchValue As Variant Dim searchRange As Range Dim nextCol As Range Dim nextCell As Range Dim dict As Object Dim key As Variant Dim i As Long Dim top5 As Object Dim bottom5 As Object '设置工作表和搜索值 Set ws = ActiveSheet searchValue = InputBox("请输入要搜索的值：") '查找搜索范围 With ws.Range("B36:G" & ws.Rows.Count) Set searchRange = .Find(searchValue, LookAt:=xlWhole) If Not searchRange Is Nothing Then Set searchRange = ws.Range(searchRange.Offset(1), .Cells(.Rows.Count, searchRange.Column).End(xlUp)).Offset(-1) End If End With '如果找到，则进行统计 If Not searchRange Is Nothing Then '定义字典，用于统计下一行数据出现次数 Set dict = CreateObject("Scripting.Dictionary") '遍历搜索范围 For Each nextCell In searchRange '查找下一行数据的列 Set nextCol = nextCell.EntireRow.Offset(1).Find("*", LookAt:=xlWhole) '如果找到，则统计出现次数 If Not nextCol Is Nothing Then If dict.Exists(nextCol.Value) Then dict(nextCol.Value) = dict(nextCol.Value) + 1 Else dict(nextCol.Value) = 1 End If End If Next nextCell '根据出现次数排序 Set top5 = CreateObject("Scripting.Dictionary") Set bottom5 = CreateObject("Scripting.Dictionary") For i = 1 To dict.Count key = GetDictKeyByValue(dict, Application.WorksheetFunction.Large(dict, i)) If i <= 5 Then top5(key) = dict(key) End If If i > dict.Count - 5 Then bottom5(key) = dict(key) End If Next i '输出结果 MsgBox "出现次数前五的数据： " & GetDictString(top5) & vbCrLf & _ "出现次数后五的数据： " & GetDictString(bottom5) Else MsgBox "未找到要搜索的值！" End If End Sub '根据字典的值获取对应的键 Function GetDictKeyByValue(dict As Object, value As Variant) As Variant Dim key As Variant For Each key In dict.Keys If dict(key) = value Then GetDictKeyByValue = key Exit Function End If Next key End Function '将字典转换为字符串 Function GetDictString(dict As Object) As String Dim key As Variant For Each key In dict.Keys GetDictString = GetDictString & key & "：" & dict(key) & "次，" Next key GetDictString = Left(GetDictString, Len(GetDictString) - 1) End Function ``` 这个程序与前一个程序相比，主要修改了搜索范围的查找方法，以适应您的要求。其他部分的实现和前一个程序是一样的。在使用时，只需要将程序复制到一个 VBA 模块中，然后运行 `SearchAndSort` 子过程即可。

写一段程序，基于seq2seq的对二值图像进行去噪声处理，实现数据的训练和预测，图像在minst数据集读取

以下是一个基于seq2seq的去噪声处理程序，使用了TensorFlow框架和MNIST数据集： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np # 加载MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 定义超参数 learning_rate = 0.001 training_epochs = 20 batch_size = 128 display_step = 1 # 定义神经网络参数 n_input = 784 # MNIST数据集的图像大小为28*28=784 n_hidden = 256 # 隐藏层神经元个数 n_output = 784 # 输出层神经元个数 # 定义输入、输出占位符 x = tf.placeholder("float", [None, n_input]) y = tf.placeholder("float", [None, n_output]) # 定义编码器和解码器 def encoder(x): weights = { 'encoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden])), 'encoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h3': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h4': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h5': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h6': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h7': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h8': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h9': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h10': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h11': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h12': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h13': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h14': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h15': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h16': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h17': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h18': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h19': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h20': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h21': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h22': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h23': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h24': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h25': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h26': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h27': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h28': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h29': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h30': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h31': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h32': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h33': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h34': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h35': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h36': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h37': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h38': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h39': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h40': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h41': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h42': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h43': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h44': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h45': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h46': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h47': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h48': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h49': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h50': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h51': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h52': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h53': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h54': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h55': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h56': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h57': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h58': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h59': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h60': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h61': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h62': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h63': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h64': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h65': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h66': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h67': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h68': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h69': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h70': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h71': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h72': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h73': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h74': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h75': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h76': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h77': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h78': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h79': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h80': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h81': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h82': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h83': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h84': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h85': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h86': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h87': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h88': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h89': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h90': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h91': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h92': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h93': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h94': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h95': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h96': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h97': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h98': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h99': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h100': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h101': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h102': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h103': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h104': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h105': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h106': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h107': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h108': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h109': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h110': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h111': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h112': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h113': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h114': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h115': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h116': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h117': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h118': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h119': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h120': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h121': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h122': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])), 'encoder_h123': 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tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b12': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b13': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b14': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b15': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b16': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b17': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b18': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b19': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b20': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b21': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b22': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b23': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b24': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b25': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b26': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b27': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 'encoder_b28': 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B:8^G:8^B:9^G:9^B:10^G:10^B:11^G:11^B:12^G:12^B:14^G:14^D:15^G:15^F:16^B:17^H:17^B:18^H:18^B:19^H:19^B:20^H:20^B:21^H:21^B:22^B:24^H:24^B:25^H:25^B:26^B:27^A:29^B:31^H:31^B:32^H:32^B:34^H:34^B:35^H:35...

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AD9361数据接口FPGA程序

下面是一个简单的Verilog示例，展示了如何在FPGA上实现与AD9361的数据接口通信。这个例子使用了AXI接口和SPI通信。 verilog module AD9361_Interface ( input wire clk, input wire rst, input wire [15:0] ...

Y = -1.91B1 + 0.697B2 + 7.504B3 - 2.002B4 - 1.021B5 + 1.607B6 + 1.277B7 + 0.312B8 + 0.356B9 + 0.211B10 + B11 + 0.839B12 + 0.81B13 + 0.056B14 + 0.935B15 - 0.513B16 - 1.259B17 - 17.131B18 + 1.166B19 + 0.43B20 - 0.753B21 - 1.693B22 + 19.707B23 + 0.085B24 - 0.865B25 + 0.133B26 - 2.52B27 - 1.233B28 + 0.78B29 - 0.032B30 - 1.304B31 - 1.752B32 + 0.556B33 - 0.205B34 - 1.487B35 - 0.209B36 + 0.341B37 + 0.305B38 + 0.714B39中把B换成x加下标数字

好的，将公式中的B替换为x加下标数字，得到如下多元逻辑回归模型公式： P = 1 / (1 + exp(-Y)) 其中，Y = -1.91x1 + 0.697x2 + 7.504x3 - 2.002x4 - 1.021x5 + 1.607x6 + 1.277x7 + 0.312x8 + 0.356x9 + 0.211x10 ...

2023-07-19 19:28:55.521:WARN:oejw.WebAppContext:main: Failed startup of context o.e.j.w.WebAppContext@3b36e0{/,[file:///D:/aml_dev/workspace/aml-master/aml/src/main/webapp/, jar:file:///D:/aml_dev/Repo/io/springfox/springfox-swagger-ui/2.9.2/springfox-swagger-ui-2.9.2.jar!/META-INF/resources],UNAVAILABLE}{D:\aml_dev\workspace\aml-master\aml\src\main\webapp} java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: String index out of range: 0

这可能是由于尝试访问一个空字符串或者一个长度为0的字符串的第一个字符所致。 要解决这个问题，你可以检查相关的代码，特别是与字符串操作和索引访问相关的部分。确保你的代码不会对空字符串进行操作，并且在访问...

  测试任务名称2022-08-30至2022-08-31未上报点击里面的span，出发外面div绑定的时间

如果你只想触发 span 元素上的事件，可以在 span 元素上使用 event.stopPropagation() 方法，阻止事件冒泡到父级元素。例如： function aa(event) { event.stopPropagation(); // 处理 span 元素的点击事件 }...

693f3c83140151a953a420772ddb9e FAILED https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/Packages/693f3c83140151a953a420772ddb9e4b7510df8ae49a79cbd7af48e82e7ad48e-kubectl-1.27.3-0.x86_64.rpm: [Errno 14] curl#7 - "Failed to connect to 2404:6800:4012:3::200e: Network is unreachable" 正在尝试其它镜像。 413f2a94a2f6981b36bf46ee01ade9 FAILED https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/Packages/413f2a94a2f6981b36bf46ee01ade9638508fcace668d6a57b64e5cfc1731ce2-kubeadm-1.27.3-0.x86_64.rpm: [Errno 14] curl#7 - "Failed connect to packages.cloud.google.com:443; Connection refused" 正在尝试其它镜像。 484ddb88e9f2aaff13842f2aa73017 FAILED https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/Packages/484ddb88e9f2aaff13842f2aa730170f768e66fd4d8a30efb139d7868d224fcf-kubelet-1.27.3-0.x86_64.rpm: [Errno 14] curl#7 - "Failed connect to packages.cloud.google.com:443; Connection refused" 正在尝试其它镜像。 0f2a2afd740d476ad77c508847bad1 FAILED https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/Packages/0f2a2afd740d476ad77c508847bad1f559afc2425816c1f2ce4432a62dfe0b9d-kubernetes-cni-1.2.0-0.x86_64.rpm: [Errno 14] curl#7 - "Failed connect to packages.cloud.google.com:443; Connection refused" 正在尝试其它镜像。 693f3c83140151a953a420772ddb9e FAILED https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/Packages/693f3c83140151a953a420772ddb9e4b7510df8ae49a79cbd7af48e82e7ad48e-kubectl-1.27.3-0.x86_64.rpm: [Errno 14] curl#7 - "Failed connect to packages.cloud.google.com:443; Connection refused" 正在尝试其它镜像。

这些错误是由于无法连接到 packages.cloud.google.com 来下载 Kubernetes...可能是由于网络连接问题或目标服务器不可用引起的。你可以尝试以下解决方法： 1. 检查你的网络连接是否正常，确保你能够访问互联网。 ...＊＊＊

react-jinke-music-player 文档

react-jinke-music-player 是一个基于 React 的音乐播放器组件，提供了丰富的配置选项和交互功能，支持多种音乐格式和音乐源。以下是 react-jinke-music-player 的文档： ### 安装 使用 npm 安装： npm ...

matlab创建矢量x和y，数据变化范围从-5到+5，步长为0.5。用函数meshgrid将矢量x和y映射为两个新的二维矩阵X和Y，根据下述公式计算矢量Z：Z=sin((x^2+y^2)^0.5) （1）用函数mesh创建Z的三维图。 （2）用函数surf创建Z的三维图。 （3）给输出的曲面图增加渲染阴影效果，并用colormaps尝试不同的颜色。 （4）绘制Z的等高图。 （5）绘制Z的曲面图并加上等高线。

好的，我可以为你解答这道题目。 以下是Matlab代码实现: matlab % 创建矢量x和y x = -5:0.5:5; y = -5:0.5:5; % 用函数meshgrid将x和y映射为两个新的二维矩阵X和Y [X,Y] = meshgrid(x,y); % 根据公式计算Z Z ...

小程序 {"errcode":47001,"errmsg":"data format error rid: 64db3c12-04578334-4f77b0c2"}

请提供一个清晰且明确的问题，我将尽力回答您。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [微信公众号 菜单 { “errcode“: 47001, “errmsg...

那如果使用的NetworkManager如何配置

如果你的 Ubuntu 20.04 系统使用 NetworkManager 管理网络，那么配置 LVS DR 时，你需要创建一个新的 NetworkManager 配置文件，以便将虚拟 IP 地址添加到 lo 接口上。以下是创建 NetworkManager 配置文件的步骤：...

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