### 国家开放大学《网络操作系统管理》形考任务1：配置Hyper-V服务实训 #### 实训背景与目的 随着云计算技术的不断发展，虚拟化已成为IT领域中的关键技术之一。Hyper-V作为微软提供的一种服务器虚拟化解决方案，被广泛应用于企业级环境中。通过本实训，旨在使学员掌握使用Hyper-V进行服务器虚拟化的基础技能，包括安装Hyper-V角色、创建虚拟交换机、创建虚拟机以及在安装过程中创建检查点等关键步骤。 #### 实训环境 - **硬件平台**：Windows Server 2022服务器。 - **软件平台**： - 操作系统：Windows Server 2022。 - 虚拟机操作系统：Windows Server 2003或其他版本。 - Hyper-V管理工具：内置于Windows Server 2022。 #### 实训内容详解 ##### （一）安装Hyper-V角色 1. **开启服务器管理器**：首先登录到Windows Server 2022，打开服务器管理器。 2. **添加角色和功能**：在服务器管理器主界面，选择“添加角色和功能”。 3. **选择Hyper-V角色**：在角色选择界面，勾选“Hyper-V”选项，确认选择并继续。 4. **跳过非必要配置**：在后续的几个窗口中，如“选择功能”、“创建虚拟交换机”、“虚拟机迁移”、“默认存储”等，直接点击“下一步”即可。 5. **确认安装设置**：最后一步中，选择“如果需要，自动重新启动目标服务器”，并确认安装。 6. **完成安装**：安装过程可能需要一段时间，完成后服务器会自动重启。 ##### （二）创建一个“内部”类型的虚拟交换机 1. **打开Hyper-V管理器**：通过服务器管理器中的“工具”菜单选择“Hyper-V管理器”。 2. **进入虚拟交换机管理器**：在Hyper-V管理器左侧导航栏中，右键点击服务器节点，选择“虚拟交换机管理器”。 3. **创建内部虚拟交换机**：选择“内部”类型，点击“创建虚拟交换机”按钮。 4. **设置虚拟交换机参数**：为新创建的虚拟交换机命名，并选择“内部网络”，完成设置后点击“确定”。 ##### （三）创建一个虚拟机并安装来宾操作系统 1. **新建虚拟机**：在Hyper-V管理器中，右键点击服务器节点，选择“新建”->“虚拟机”。 2. **指定名称和位置**：为虚拟机命名（例如：“Win2003”），并设置其存放位置（如：“C:\Win2003”）。 3. **安装来宾操作系统**： - 连接虚拟机并加载安装介质（如Windows Server 2003的ISO文件）。 - 启动虚拟机，根据屏幕提示进行操作系统安装。 - 完成安装后，配置必要的设置并重启。 ##### （四）在安装来宾操作系统的过程中，创建虚拟机检查点 1. **创建检查点**：在虚拟机安装完成后，确保所有配置正确无误，然后关闭虚拟机。 2. **添加检查点**：回到Hyper-V管理器，右键点击虚拟机，选择“检查点”选项。 3. **查看检查点**：在虚拟机详情页面的“检查点”窗格中可以查看到刚刚创建的检查点。 #### 实训体会 通过本次实训，不仅学习到了如何使用Hyper-V创建虚拟机的具体步骤，还深入了解了虚拟化技术的基本原理及其在企业环境中的应用。尽管在实际操作过程中遇到了一些困难，比如网络配置、虚拟机资源分配等问题，但通过查阅文档资料、与同学交流等方式最终克服了这些难题。这一过程极大地提高了我的实践能力和解决问题的能力，对未来的职业发展具有重要的意义。 本次实训是一次非常宝贵的学习经历，不仅增强了对Hyper-V虚拟化技术的理解，也为日后在工作中遇到类似问题提供了宝贵的实践经验。

这是我今年毕业时做的综合实训报告，用了两周的时间说实话很辛苦的，这是毕业论文之前的实训报告，做不出这个东西你是毕不了业的，这个报告很重要的，先拿来给大家分享，，， 计算机网络技术专业（网站设计）

详见：https://blog.csdn.net/Timi2019/article/details/134756247 网络五子棋游戏 必做部分： （1）服务器端为多线程，当判断有偶数个用户连接时，方可开始游戏。 （2）先连接的客户执黑棋，先下。另一客户执白棋。 （3）双方交替下棋，由服务器端程序判断客户本次下棋步骤是否有效，仅将有效的下棋步骤传递给双方。 （4）客户端程序负责本地下棋界面的显示工作，与服务器通信，并处理相应的鼠标事件。 （5）下棋胜负由客户端自行判定。提供客户退出按钮，点击按钮，将退出游戏。 选作部分： （1）由服务器端程序判定游戏胜利方，并终止游戏，向双方显示游戏胜利者信息。 （2）提供玩家注册功能，并保存该玩家胜负局数信息、等级、中途逃逸次数等信息。 （3）游戏初始化时，向双方显示玩家等级、逃逸次数等基本信息，玩家可选择是否开始和对手的游戏。 三、开发工具与平台 使用IDEA编写代码，网络编程+多线程+swing+mysql。整体代码使用了MVC架构，数据库部分使用了mybatis框架运用注解开发简化操作。

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项目1：基于sklearn的数据分类挖掘 一、项目任务 熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。 进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。 二、项目环境及条件 sklearn-0.18.0 python-2.7.13 numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64 scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64 matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64 三、实验数据 Iris数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含 150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼 宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virgin ica）三个种类中的哪一类。 Digits数据集 美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。分辨率 为8x8 四、项目内容及过程 1.读取数据集 从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印 "from sklearn import datasets " " " "iris = datasets.load_iris() " "digits = datasets.load_digits() " "print 'iris:',iris.data,'\ndigits:',digits.data " 打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。 Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性 Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值 2.划分数据集 引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测 试集比例为8:2 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.t" "arget,test_size=0.2) " "print " "'x_train:',x_train,'\nx_test:',x_test,'\ny_train:',y_train,'\ny_tes" "t:',y_test " 3.使用KNN和SVM对digits测试集分类 引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classi fication_report查看预测结果的准确率和召回率 "from sklearn.metrics import classification_report " " " "from sklearn import neighbors " "clf = neighbors.KNeighborsClassifier() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " " " "from sklearn.svm import SVC " "clf = SVC() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " KNN的预测结果：所有数字的预测正确率几乎达到了100% SVM的预测结果：对部分数字的预测误差较大，基本情况不如KNN 考虑SVM分类器的特性，在分类前对特征值进行标准化后再分类： "from sklearn import preprocessing " "min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() " "x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train) " "x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test) " 标准化数据后SVM的预测结果达到了KNN的准度： 4.使用贝叶斯和决策树对iris数据集分类 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,

有基础版贪吃蛇外，加了隐藏光标，难度调整，美工，广告位等（小组综合实训，有配ppt和小组实践报告）