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我也要
在CentOS7中，chronyd是默认的时间服务器，他启动了，传统的ntp服务器就无法启动，所以需要禁用chronyd服务。
说白了，一句话，因为chronyd未被禁用，导致ntpq即使配置了也无法实现开机启动！
但是今后要研究chronyd的使用了，ntp要慢慢被淘汰了。
CentOS 7 完整安装与配置指南：从镜像获取到系统部署
操作系统是计算机系统的核心软件，负责管理硬件资源并提供基础运行环境。其安装与配置是系统管理员和开发者的必备技能，涉及引导、分区、网络与软件包管理等核心原理。掌握这些技术能确保系统稳定、安全地运行，对于维护服务器、部署应用及构建开发环境至关重要。在Linux生态中，CentOS曾是企业级应用的经典选择，以其稳定性和与RHEL的兼容性著称。尽管CentOS 7已停止主流更新，但在特定遗留系统维护、软件兼容性测试及教学场景中，规范地部署一个“冻结”状态的系统依然具有实践价值。本指南聚焦于CentOS 7，详细阐述
centos系统关闭ntp服务器,CentOS 7配置NTP客户端
保持服务器时间准确，对于业务系统的运行、数据库中时间的记录等至关重要。通常的做法是为服务器配置NTP客户端服务，让服务器自己定时去与NTP服务器同步时间。以CentOS 7服务器为例，为期配置NTP客户端的具体步骤如下：一、查看本机时间，确定NTP服务器的可用性(本例中以东北大学NTP服务器ntp.neu.edu.cn为例)# date //查看本机时间# ntpdate ntp.ne...
CentOS 7 部署 Apache 的完整实践：systemd、firewalld 与 SELinux 三重协同
Apache 是最主流的开源 Web 服务器，其在 Linux 系统中的部署远不止安装命令本身，而涉及服务管理、网络策略与安全上下文三大核心机制。在 CentOS 7 中，systemd 负责进程生命周期控制，firewalld 实现基于服务的端口过滤，SELinux 强制文件访问控制——三者缺一不可且深度耦合。理解这三者的协同逻辑，是保障 HTTP 服务稳定、安全、可维护的基础。本文以生产级部署为目标，覆盖从 yum 安装、服务启用、防火墙放行、SELinux 上下文适配，到虚拟主机配置与故障排查的全链路
NTP服务设置开机自启启动失败
Linux服务器设置了ntpd开机自启动，重启服务器ntpd却没有自启动。
从Windows迁移到CentOS 7.9：完整重装指南与避坑实践
操作系统迁移是许多开发者和运维工程师在优化计算资源或构建服务器环境时面临的基础任务。其核心原理在于理解不同操作系统的引导机制、文件系统结构和软件生态差异。从技术价值看，Linux系统以其开源、稳定和高可定制性，在服务器和开发环境中占据主导地位。特别是在资源受限的旧硬件上，轻量级的Linux发行版如CentOS能显著提升性能与稳定性。应用场景广泛，涵盖个人学习、家庭服务器搭建乃至企业级服务部署。本文以CentOS 7.9为例，深入解析从Windows系统重装为Linux的完整流程，涵盖**数据备份策略**、*
CentOS 7下配置ntp服务的方法教程
网络时间协议(NTP)用来同步网络上不同主机的系统时间。你管理的所有主机都可以和一个指定的被称为 NTP 服务器的时间服务器同步它们的时间。这篇文章主要给大家介绍了在CentOS 7下配置ntp服务并开启开机自动启动的方法教程，需要的朋友可以参考下。
Linux的ntp服务起不来,CentOS7/Red Hat7 NTP服务无法开机自启动
centos7不同于以往linux的操作，对于开机自启动的调整，命令有所不同。 chkconfig --list查看非系统内置服务的自启动状态[iyunv@vd13crmtb01 ~]# chkconfig --listNote: This output shows SysV services only and does not include nativesystemd services....
JLink版本不兼容？手把手教你解决APM32F003F6P6在Keil中烧写闪退和报错
本文详细解析了APM32F003F6P6在Keil中烧写闪退和报错的解决方案，重点介绍了JLink版本兼容性问题。通过实测不同版本组合，推荐使用JLink 7.20a或6.86b与Keil 5.25的黄金组合，并提供详细的降级驱动和工程配置步骤，帮助开发者高效解决烧写困境。
CentOS7/Red Hat7 NTP服务无法开机自启动
centos7不同于以往linux的操作，对于开机自启动的调整，命令有所不同。chkconfig --list查看非系统内置服务的自启动状态[root@vd13crmtb01 ~]# chkconfig --listNote: This output shows SysV services only and does not include native ...
SQL 通过sum() over(order by ,rownum)实现财务现金日记账实例
SELECT 类型,to_char(发生日期,'yyyy-MM-dd') 发生日期,期初余额,借方金额,贷方金额, (CASE WHEN 借方金额>0 THEN '借' WHEN 贷方金额>0 THEN '贷' ELSE '平' END) 方向, sum(收支金额) over(order by 发生日期, rownum) 余额 FROM( SELECT LX 类型,账户,账号,摘要,发生日期,单据ID, ...
聚宽策略实盘新路径：不开通QMT , 小资金自动化交易解决方案
聚宽策略实盘新路径：不开通QMT , 小资金自动化交易解决方案
Centos(rocky，red Hat)搭建npt服务，采用阿里ntp时间，保证时间一致性时间
linux分布式环境-搭建npt服务，保证时间一致性时间
如何读懂CiteSpace图谱？科研小白必看的节点颜色/年轮/聚类解读手册
本文详细解析CiteSpace图谱的核心视觉元素，包括节点颜色、年轮和聚类标识，帮助科研人员准确解读数据分析结果。通过生物医学案例展示如何从图谱中识别关键文献和研究趋势，提供五步系统解读法和常见错误规避策略，助力科研小白快速掌握文献计量分析技巧。
时间同步配置
1、安装时间同步工具 dnf install chrony # redhat8 yum install chrony # redhat7 2、启动服务并设置开机启动 systemctl start chronyd systemctl enable chronyd 3、配置时间同步地址 将原有的地址注释掉 redhat 8注释掉： pool 2.pool.ntp.org iburst redhat7注释掉以下行： #server...
[渗透测试实战篇-4] RCE漏洞组合拳突破Getshell全解析
本文深入解析RCE漏洞组合拳在渗透测试中的实战应用，通过SSRF、XXE等漏洞串联技术突破Getshell的全过程。文章详细介绍了Java和PHP环境下的漏洞利用差异，以及防御绕过与权限维持的实用技巧，为安全研究人员提供全面的实战指导。
前端埋点的实践
1、前言 开始正文前先介绍一下埋点的概念～，（熟悉的朋友可以略过） 前端埋点： 是一种手段，它的目的是上报相关行为数据，相关人员以数据为依据来分析产品在用户端的使用情况，根据分析出来的结果辅助产品优化、迭代。 BI：商业智能，公司内部做数据分析相关的部门。 2、背景 在流量红利逐渐消失的现在，数据的采集、分析和精细化的运营显得更加重要，所以埋点的需求在互联网产品中是很常见的，目的上面也提到了。我们的追求就是又快又好的做好埋点工作，但是现实却不那么美好；目前我们团队在前端埋点方面存在一些痛点： 在构造埋点字段
VMware虚拟机安装CentOS 7完整指南：从零搭建Linux服务器环境
虚拟化技术通过在单一物理硬件上创建隔离的虚拟计算机系统，为软件开发和系统运维提供了灵活、安全的测试与部署环境。其核心原理是利用虚拟机监控程序（Hypervisor）在硬件与操作系统之间建立抽象层，实现对CPU、内存、存储和网络等物理资源的逻辑划分与调度。这项技术的核心价值在于能够快速构建与生产环境一致的隔离沙盒，显著提升资源利用率，并支持环境的快速复制与回滚。在软件测试、教育培训、服务器整合及复杂网络模拟等场景中，虚拟化已成为不可或缺的基础设施。本文聚焦于企业级Linux环境搭建，详细解析如何通过VMwar
从ADRV9002到ADRV9003：手把手教你移植FPGA驱动，避开那些官方没说的坑
本文详细介绍了从ADRV9002到ADRV9003的FPGA驱动移植实战指南，重点解析了两者在硬件架构上的关键差异，如通道配置和DPD功能的移除。通过提供完整的移植步骤、调试技巧和性能优化建议，帮助工程师避开官方文档未提及的常见陷阱，实现高效驱动开发。
为什么工厂默认用梯形图？PLC编程语言选型的产线逻辑
PLC编程语言不是技术优劣的比拼，而是工业控制工程中可靠性、可维护性与响应时效的综合权衡。梯形图（LD）作为IEC 61131-3标准下的图形化语言，天然映射继电器逻辑与物理IO，实现‘所见即所控’，大幅降低MTTR（平均修复时间）和人为误操作风险；功能块图（FBD）则通过模块化封装提升复用性与数据结构化能力，成为连接PLC与MES/SCADA的关键桥梁。在高温、高干扰、24小时连续运行的产线环境中，‘易读、易查、易改’比‘语法高级’更具工程价值。本文基于滁州数十条真实产线调试案例，解析梯形图为何占据80%
基于Simulink的自适应控制（Adaptive Control）电励磁同步电动机
目录基于Simulink的自适应控制（Adaptive Control）电励磁同步电动机项目实例1. 项目背景2. 系统架构2.1 电励磁同步电动机模型2.2 三相逆变器模型2.3 自适应控制器（Adaptive Controller）2.4 系统框图3. 模型设计3.1 创建Simulink模型3.2 自适应控制（Adaptive Control）设计3.3 仿真环境搭建4. 参数优化4.1 自动调优5. 实际应用案例5.1 工业驱动系统5.2 风力发电系统6. 结论进一步优化建议需求分析电励磁同步电动机
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
安装配置生产级CentOS7 Minimal
前言 在开发过程中有时候需要Centos环境，本文将记录安装CentOS7 Minimal的过程 一、下载安装包 在官网下载CentOS7 Minimal(简化版)安装包 二、在虚拟机中安装系统 在虚拟机中安装系统 三、配置网络 新的系统是没有连接网络的下面我们通过固定IP的方式来配置网络 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-XXXX（...
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
CentOS 7 手动安装全流程详解：从零搭建企业级Linux服务器
Linux操作系统安装是服务器运维与开发的基础技能，其核心在于理解系统引导、分区规划、软件包管理和服务配置等底层原理。通过手动安装，可以深入掌握磁盘分区方案（如/boot、/、/var独立分区）、文件系统选型（如XFS）、网络配置及安全策略（如SELinux和防火墙）等技术细节，这对于构建稳定、安全、可扩展的服务器环境具有重要价值。在企业级应用场景中，无论是部署Web服务、数据库还是搭建私有云，一个经过合理规划和加固的CentOS系统都是可靠的基础。本文将结合**分区方案**和**安全加固**等热词，详细解
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
Probability and Statistics - 4th edition
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CentOS 7 从 firewalld 迁移 iptables 的四步实战指南
iptables 是 Linux 内核 netfilter 框架的原生命令行接口，其基于四表五链（filter/nat/mangle/raw；INPUT/OUTPUT/FORWARD 等）的规则模型，提供确定性、可审计性与毫秒级响应能力。相比 firewalld 的 zone/service 抽象层，iptables 直接操作内核规则，规避了 runtime 与 permanent 配置不一致、D-Bus 通信超时、自定义链隐式依赖等运维风险。它广泛应用于生产环境的容器网络治理（如修复 docker0 链缺
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