Redhat的安装CD变成yum源和How to Change hostname in RHEL 6.3

Red Hat Enterprise Linux 6.1 安装与配置教程
本文详细介绍了如何通过DVD光盘或ISO文件安装Red Hat Enterprise Linux 6.1,并提供了从网络配置到主机名更改的步骤。包括使用YUM包管理器安装所需软件及系统初始化。

1:塞进RedHat6.1DVD光盘或者你挂载iso
2:cd /media/ 
在/media/目录下会出现RHEL_6.1 x86_64 Disc 1
3:sudo ln -s RHEL_6.1\ x86_64\ Disc\ 1/ redhat (这是为了后面路径好读取)
4:cd /etc/yum.repos.d/
5:cp rhel-source.repo rhel-base.repo
6:vim rhel-base.repo
7:删除rhel-source-beta部分的内容,将上面rhel-source改成rhel-base,enabled=1,gpgcheck=0,baseurl=file:///media/redhat/Server,最后一行也去掉
8:sudo yum clean all
9:sudo yum list
10:接下来就可以用yum来安装你所需要的东西了

 

1. Present your hostname is

[root@localhost /]# cat /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=localhost.localdomain
[root@localhost /]#

2. Change by modify /etc/sysconfig/network

[root@localhost /]# cat /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=Redhat6
[root@localhost /]# init 6
[root@localhost /]#

3. After reboot, we will get new hostname.

login as: root
Red Hat Enterprise Linux Server release 6.3 (Santiago)
Kernel \r on an \m
###############################################################
# ITHELPBLOG.COM#
# Authorized access only! #
# Disconnect IMMEDIATELY if you are not an authorized user!!! #
# All actions Will be monitored and recorded #
###############################################################

root@192.168.0.119′s password:
Last login: Fri Dec 14 09:55:21 2012 from 192.168.0.105
[root@Redhat6 ~]#

[root@Redhat6 ~]# hostname
Redhat6
[root@Redhat6 ~]#
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资于网络分享,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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