EMC Avamar 安装与配置详解:C/S架构备份指南

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本资源是一份名为《EMC-Avamar安装配置管理手册》的技术文档,由许红波编撰,适用于EMC Avamar系统管理员。Avamar是一个基于客户端/服务器(C/S)架构的备份和恢复解决方案,其核心组件是Avamar服务器,这些服务器可以是运行Linux操作系统的机架服务器。系统包含一个或多个逻辑组,每个逻辑组称为Avamar Server,用于存储和管理客户的备份数据。 文档中提到了几个关键概念: 1. **Avamar Server**:这是一个逻辑组,由一个或多个节点组成,用于集中管理和处理备份任务。 2. **NODE**:指的是在Linux系统上运行Avamar软件的物理服务器,通常为机架服务器。 3. **Hard Disk Storage**:基于以太网的硬盘备份和恢复方案,强调了网络连接对于数据传输的重要性。 4. **Stripes**:在Avamar中,条带化(striping)是一种磁盘空间管理单位,通过将数据分散到多个硬盘上,提高数据的读写性能和容错能力。 5. **Object**:数据重复删除中的基本单元,即重复数据的单一表示。 6. **Data Deduplication**:数据去重技术,通过检测并消除数据集中的重复对象来节省存储空间。 7. **Replication**:Avamar服务器之间的加密异步复制功能,用于数据冗余和灾备目的。 文档提供了详细的安装步骤,如配置服务器存储,这里以RAID 5模式为例,建议创建四个相同大小的LUN(Logical Unit Numbers,逻辑卷),并且针对不同的硬件型号(如Dell 2950、Dell 2850和Dell R710)设置了不同大小的条带大小。安装过程中,用户需要使用Avamar kickstart安装盘进行自动化分区和磁盘格式化,设置静态IP地址、主机名、域名和网关,然后重启网络服务,并解压提供的tar.gz文件。 这份手册提供了全面的Avamar系统安装和配置指南,对于系统管理员来说,是进行高效备份和恢复工作的重要参考资料。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行