DES-3526交换机配置与调试实战指南

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"DLINK-2层-3层交换机配置实例" 本文将深入探讨如何配置和调试D-Link DES-3526 2-3层交换机,这款设备具备24个10/100Mbps端口和2个千兆端口,支持堆叠和独立IP管理技术,适用于构建多层网络结构。我们将通过一个实际的实验步骤来学习如何操作和管理这款交换机。 实验目标是掌握使用超级终端对DES-3526交换机进行调试的方法。实验所需硬件包括DES-3526交换机、一台PC、RS-232线和双绞线。首先,按照示意图连接所有设备,确保PC的串口1与交换机的配置端口通过RS-232线相连,同时PC的网卡通过RJ-45线连接到交换机的任意端口。 接下来,我们通过以下步骤使用超级终端进行交换机的调试: 1. 在Windows操作系统中,启动超级终端,设置连接名称为"VT100",选择"直接连接到串口1",并调整通信参数:波特率9600,数据位8,停止位1,无校验,硬件流控制。 2. 进入超级终端的属性设置,确认终端仿真为VT100。 3. 开启DES-3526的电源,等待其启动。初始登录时,用户名和密码为空,连续按两次回车即可进入调试界面。 在交换机的命令行界面,可以使用"?"查看所有命令,"help"获取当前可用命令列表,而"tab"键用于命令参数的自动补全或切换。这使得操作更加便捷。 4. "show"命令用于查看交换机的当前配置状态,例如端口状态、VLAN信息等。而"config"命令则允许用户更改这些配置,实现对交换机的精细控制。此外,"reboot"命令用于重启交换机,这是一个常见的管理操作,可用于解决故障或应用新配置。 通过这个实验,我们可以了解到2-3层交换机的基本配置和调试方法,这对于网络管理员来说是至关重要的技能。在实际网络环境中,理解并熟练掌握这些操作将有助于更有效地管理和维护网络基础设施。D-Link DES-3526的这种易用性和灵活性使其成为中小企业和部门级网络的理想选择。

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

2023-07-08 上传