通过Certbot自动申请更新HTTPS网站的SSL证书

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现在很多云服务运营商免费的HTTPS证书有效期只有3个月,对于个人网站来说,这就很麻烦,现在可以用 Certbot + Crontab 自动申请并定期更新 HTTPS 网站的 SSL 证书,来解决我们这个痛点。

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1. 安装 Certbot

不同系统安装方式略有不同,这里给你 CentOS / RHEL 和 Debian / Ubuntu 的常用方法。

CentOS / RHEL 7/8/9

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/pagecode.html */
# 安装 EPEL
sudo yum install epel-release -y

# 安装 Certbot 和 Nginx 插件(如果用 Apache 就换成 python3-certbot-apache)
sudo yum install certbot python3-certbot-nginx -y

Debian / Ubuntu

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/pagecode.html */
sudo apt update
sudo apt install certbot python3-certbot-nginx -y

2. 申请 SSL 证书

如果你用 Nginx

sudo certbot --nginx -d example.com -d www.example.com
  • -d 参数后面写你的域名(可以多个)
  • Certbot 会自动修改 Nginx 配置并申请证书
  • 申请过程中会让你选择是否重定向 HTTP → HTTPS

注意:这里需要你的nginx的conf文件里面的sercer_name指定对应的域名,如果你配置的是下划线 "_",会导致该命令运行失败,报下面的错误。

Could not automatically find a matching server block for zhangfeidezhu.com. Set the `server_name` directive to use the Nginx installer.

如果你用 Apache

sudo certbot --apache -d example.com -d www.example.com

3. 测试证书是否生效

申请完成后,可以在浏览器访问你的域名,查看是否已经是有效的 Let's Encrypt 证书。

4. 自动更新证书

Let's Encrypt 证书有效期是 90 天,所以要自动续签。

Certbot 自带定时任务(通常是 /etc/cron.d/certbot 或 systemd 定时器),也可以手动添加 crontab:

sudo crontab -e

加入:

0 3 1 */3 * certbot renew --quiet --post-hook "nginx -s reload"

解释:

  • 0 3 1 */3 * → 每隔 3 个月的1号3点执行一次
  • --quiet → 静默模式
  • --post-hook "nginx -s reload" → 续签后自动重载 Nginx

5. 检查自动续签是否正常

手动测试续签:

sudo certbot renew --dry-run

如果提示 Congratulations, all renewals succeeded,说明没问题。

✅ 这样配置后,你的网站 HTTPS 证书会在到期前自动续签,Nginx 会自动加载新证书,几乎可以做到“一劳永逸”。

本文来自博客园,作者:张飞的猪,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/the-pig-of-zf/p/19031196

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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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