75Linux - VMware虚拟机三种联网方法( Host-Only私有网络共享主机:默认使用VMnet1 )

简介: 75Linux - VMware虚拟机三种联网方法( Host-Only私有网络共享主机:默认使用VMnet1 )
1、原理:

提供的是主机和虚拟机之间的网络互访。只想让虚拟机和主机之间有数据交换,而不想让虚拟机访问Internet,就要采用这个设置了。

Host-only的条件下,VMWare在真正的Windows系统中,建立一块软网卡。这块网卡可以在网络连接中看到,一般是VMNET1,这块网卡的作用就是使Windows看到虚拟机的IP。

2、联网方法:

方法1、动态IP地址。

像上面那样开启DHCP后,虚拟机直接自动获取IP地址和DNS。就可以和主机相连了。当然,还要进行一些局域网共享的操作,这里不再赘述。

方法2、静态IP地址。

也可以手动设置,将虚拟机IP设置与VMnet1同网段,网关设置成VMnet1的网关相同,其余设置与VMnet1相同,DNS设置与主机相同。

例如:VMnet1 IP:172.16.249.1 Gateway :172.16.249.2


那么虚拟机 IP:172.16.249.100 Gateway: 172.16.249.2


这样、 虚拟机<—>主机 可以通信

但是、 虚拟机<—>互联网 无法通信

提示:Host-only技术只用于主机和虚拟机互访,于访问internet无关。

目录
相关文章
|
14天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
基于Huffman树的层次化Softmax:面向大规模神经网络的高效概率计算方法
层次化Softmax算法通过引入Huffman树结构,将传统Softmax的计算复杂度从线性降至对数级别,显著提升了大规模词汇表的训练效率。该算法不仅优化了计算效率,还在处理大规模离散分布问题上提供了新的思路。文章详细介绍了Huffman树的构建、节点编码、概率计算及基于Gensim的实现方法,并讨论了工程实现中的优化策略与应用实践。
61 15
基于Huffman树的层次化Softmax:面向大规模神经网络的高效概率计算方法
|
6天前
|
域名解析 缓存 网络协议
优化Lua-cURL:减少网络请求延迟的实用方法
优化Lua-cURL:减少网络请求延迟的实用方法
|
1月前
|
域名解析 网络协议 安全
|
29天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用
医疗诊断是医学的核心,其准确性和效率至关重要。本文探讨了机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用。文章还讨论了Python在构建机器学习模型中的作用,面临的挑战及应对策略,并展望了未来的发展趋势。
106 1
|
2月前
|
运维 监控 网络协议
|
1月前
|
安全 算法 网络安全
量子计算与网络安全:保护数据的新方法
量子计算的崛起为网络安全带来了新的挑战和机遇。本文介绍了量子计算的基本原理,重点探讨了量子加密技术,如量子密钥分发(QKD)和量子签名,这些技术利用量子物理的特性,提供更高的安全性和可扩展性。未来,量子加密将在金融、政府通信等领域发挥重要作用,但仍需克服量子硬件不稳定性和算法优化等挑战。
|
1月前
|
存储 Ubuntu Linux
2024全网最全面及最新且最为详细的网络安全技巧 (三) 之 linux提权各类技巧 上集
在本节实验中,我们学习了 Linux 系统登录认证的过程,文件的意义,并通过做实验的方式对 Linux 系统 passwd 文件提权方法有了深入的理解。祝你在接下来的技巧课程中学习愉快,学有所获~和文件是 Linux 系统登录认证的关键文件,如果系统运维人员对shadow或shadow文件的内容或权限配置有误,则可以被利用来进行系统提权。上一章中,我们已经学习了文件的提权方法, 在本章节中,我们将学习如何利用来完成系统提权。在本节实验中,我们学习了。
|
2月前
|
Ubuntu Linux 虚拟化
Linux虚拟机网络配置
【10月更文挑战第25天】在 Linux 虚拟机中,网络配置是实现虚拟机与外部网络通信的关键步骤。本文介绍了四种常见的网络配置方式:桥接模式、NAT 模式、仅主机模式和自定义网络模式,每种模式都详细说明了其原理和配置步骤。通过这些配置,用户可以根据实际需求选择合适的网络模式,确保虚拟机能够顺利地进行网络通信。
111 1
|
2月前
|
Linux 网络安全
Linux虚拟机与主机和Xshell的连接问题解决
Linux虚拟机与主机和Xshell的连接问题解决
101 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
TPAMI 2024:计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
【10月更文挑战第3天】近年来,图神经网络(GNNs)和图Transformers在计算机视觉领域取得显著进展,广泛应用于图像识别、目标检测和场景理解等任务。TPAMI 2024上的一篇综述文章全面回顾了它们在2D自然图像、视频、3D数据、视觉与语言结合及医学图像中的应用,并深入分析了其基本原理、优势与挑战。GNNs通过消息传递捕捉非欧式结构,图Transformers则结合Transformer模型提升表达能力。尽管存在图结构构建复杂和计算成本高等挑战,但这些技术仍展现出巨大潜力。论文详细内容见:https://arxiv.org/abs/2209.13232。
142 3