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我也要
调整源
mkdir /media/cdroms
mount /dev/cdrom /media/cdrom
yum makecache
之后就能顺利的安装软件了。
yum install net-tools
新安装的centos 7无法开启网络
输入命令
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
将ONBOOT=no改为ONBOOT=yes
输入:wq命令保存后执行systemctl restart network
然后重新输入ifconfig即可。
Centos 7.9 使用 iso 搭建本地 YUM 源
Centos 7.9 使用 iso 搭建本地 YUM 源
centos7配置本地yum源（ISO镜像版）
centos7配置本地yum源保姆级教程，学不会我去你电脑旁边手把手教你！！！！！！
centos7.7安装iso的yum源
[root@oradb iso]# mount -o loop /home/iso/CentOS-7-x86_64-DVD-1908.iso /mnt/cdrom mount: /dev/loop0 is write-protected, mounting read-only [root@oradb iso]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on devtmpfs 16G 0...
项目2.CentOS7虚拟机挂载本地光盘以及配置本地yum源
CentOS7虚拟机挂载本地光盘以及配置本地yum源
linux centos7 挂载本地iso yum源
在内网部署的时候需要yum源安装很多依赖，一个一个考好麻烦后来才才知道可以挂载iso镜像文件 记录一下挂载iso文件 1.上传镜像文件iso 到指定目录（找个空间的文件放进去） 2.创建挂载目录 mkdir /mnt/centos7 mount -o loop CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso /mnt/centos7 3.备份yum源 cd /etc/yum.repos.d #将 /etc/yum.repos.d目录下的所以*.repo后缀的文件没名.
CentOS7.x配置iso镜像作为离线yum源
1.上传iso镜像源到Linux主机 2. 将文件拷贝到指定目录下 指定目录：/mnt/iso ========================================================== [root@ncayu /]# cd /mnt/ [root@ncayu mnt]# ll 总用量 0 [root@ncayu mnt]# mkdir iso [root@ncayu mnt]# mv /data/software/CentOS-7-x86_64-DVD-2003.iso /mnt
CentOS 7使用ISO镜像配置本地yum源
上次转载领导的Docker文章，有朋友问有没有离线安装的方法，我开始想的是用系统的安装镜像ISO来做yum源，进行本地安装。有时候在没有公网访问权限的场景下无法访问公共yum源来安装软件，这时通过创建本地的yum源可以解决一部分问题。方法就是通过挂载完整的系统安装ISO镜像文件，来作为本地yum源。今天简单分享一下操作方法。 首先创建存放系统镜像的目录和挂载镜像的目录。 mkdir –p /yum/iso mkdir –p /yum/local 上传安装系统的ISO镜像文件到/yum/iso目录下。
Revit实战：从零到一，手把手教你用族（Family）搭建一个完整的水闸BIM模型
本文详细介绍了如何使用Revit的族(Family)功能从零开始构建一个完整的水闸BIM模型。通过参数化族设计，实现闸门开度调整自动关联流量计算等智能化功能，提升水利工程BIM模型的工程价值和应用效率。文章涵盖族库规划、核心构件创建、高级技巧及BIM数据深度应用，为水利工程数字化提供实用指南。
CentOS 7 配置yum源ISO镜像
5、前期工作做完后，开始做本地yum源，起始就是插入一张光盘（ISO文件），这里在准备工作中有说明。9.2、测试：为了测试成功，我又在 [root@localhost ~]# 尝试安装 wget ，成功安装返回以下信息。9.1、测试：尝试安装一个软件 yum install -y gcc ，我这里已经安装过了，所以返回如下信息。3、移动yum.repos.d/* 至yum.repos.d.bak下。1、配置yum源前，可以拍个快照，以免配置中出现错误，解决起来不简单。在 VMware 虚拟机中，
vivado中出现ERROR: [Labtools 27-2220]检测不出开发板
这个错误可能是由于 Vivado 工具中的 cs_server.exe 文件没有正确安装或者文件路径不正确导致的。你可以尝试以下步骤来。时间: 2023-08-16 12:05:50 浏览: 767。希望以上方法能够帮助你。
机器学习发展历史及现状（重要的期刊，会议，大牛总结）
1 引言 机器学习是指通过计算机学习数据中的内在规律性信息，获得新的经验和知识，以提高计算机的智能性，使计算机能够像人那样去决策。随着各行业对数据的需求量增多，对处理和分析数据的效率要求变高，一系列机器学习算法应运而生。机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程。针对不同的数据和不同模型需求，选择和使用适当的的机器学习算法可以更高效地解决一些实际问题。本文将从机器学习的起源...
Centos7 配置ISO镜像文件为本地YUM源
1）创建挂载路径 sudo mkdir /media/iso 2）挂载ISO镜像到目录 sudo mount -o loop CentOS-7-x86_64-Minimal-1708.iso /media/iso 3）验证挂载 df -h 4）创建本地yum源配置文件 sudo touch /etc/yum.repos.d/local.repo 5）编辑local.re...
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Centos7挂载iso镜像文件配置本地yum源
一、虚拟机环境挂载Centos7 iso镜像文件配置本地yum源的步骤 1. 在设置那里勾选，已连接和启动时连接的框框，并且将镜像文件添加进来，如下: 2. 创建挂载点和修改yum源的配置文件 [root@Server ~]# mkdir /media/cdrom #创建挂载点的目录 [root@Server ~]# mount /dev/cdro...
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使用 Centos 7 iso镜像作为yum源 1. 准备 这里使用的是，官网可以下载 CentOS-7-x86_64-Everything-2009.iso 2. 创建目录 创建目录 并将上一步的iso 镜像copy 到iso 文件夹下 mkdir /mnt/iso /mnt/cdrom 3.挂载 挂载ISO镜像到挂载目录，并使用df-h 查看是否有我挂在的目录。 mount -o loop /mnt/iso/*.iso /mnt/cdrom 4.备份 备份/etc/yum.repos.d touc
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centos7使用iso镜像文件配置本地yum源
0、准备CentOS完整光盘镜像 CentOS-7-x86_64-DVD-1810.iso 0.0 如果使用VMware，在“虚拟机设置->硬件->CD/DVD->连接中“选择”使用ISO映像文件“，选择上面的iso镜像文件。 0.1 如果不用VMware，需要将iso文件上传之linux系统中。 1、挂载镜像文件 # 创建镜像挂载目录 mkdir /media/cdrom # VMware方式 mount /dev/cdrom /media/cdrom # 上传镜像文件方式，/pat
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CentOS7使用本地iso镜像作为yum源
CentOS7使用本地iso镜像作为yum源 一、上传完整版dvd镜像到机器 二、挂载镜像 mount -o loop -t iso9660 <镜像的绝对路径> <挂载目录的绝对路径> 三、配置yum源 备份旧yum源 cd /etc/yum.repos.d/ #进入yum源目录 mkdir backup #创建备份目录 mv *.repo backup #将原有yum源放入备份文件夹 新建本地源 vim /etc/yum.repos.d/dvd.repo [ce
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CentOS7使用ISO镜像自建Yum源-离线安装软件 1、下载CentOS光盘镜像 CentOS7镜像，163源的镜像http://mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/ 下载地址： [root@lw ~]# wget http://mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Everything-2003.iso ...
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")
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
Centos7 配置本地yum源为iso镜像
创建挂载路径 sudo mkdir /media/iso 挂载ISO镜像到目录 sudo mount -o loop CentOS-7-x86_64-Minimal-1810.iso /media/iso 下载地址：http://mirrors.sohu.com/centos/7.6.1810/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Minimal-1810.iso 验证挂载 ...
Centos7通过iso镜像挂载本地yum源
话不多说直接开干： 在官网中下载Centos对应版本的镜像下载地址：http://mirrors.cn99.com/centos/7.7.1908/isos/x86_64/ 1:单台服务机安装yum源 1：将下载iso镜像包挂载到Linux中 # 在/mnt目录创建挂载镜像的文件夹 cd /mnt mkdir cdRome # 将iso镜像挂载到/mnt/cdRome目录 mount ...
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