centos 设置环境变量

最新推荐文章于 2022-07-12 21:12:18 发布
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本文指导如何在Linux系统中通过编辑/etc/profile文件并添加特定路径到PATH环境变量，以便能够使用ncftp进行文件传输操作。

1： vi /etc/profile

2： 在最后增加： export PATH=/usr/local/ncftp/bin:$PATH

3: 执行 source /etc/profile 使之生效。


 

 


                

        

    

  



    



                



	

		

			

				
					
记Centos修改语言环境变量$LANG不生效原因

				
			

			

				

					Tony_Stein的博客
				

				

					12-23
					
					2038
					
				

			

		

		

			
				
原文https://cloud.tencent.com/developer/article/1642346



问题背景：

编辑 /etc/locale.conf 改成 LANG="en_US.UTF-8" , 重启服务器后，进入系统，仍然是显示中文

排查分析：（复现问题环境）

确认当前系统支持 en_US.UTF-8 语言环境（en_US.utf8 和 en_US.UTF-8 两种写法效果一致）

# locale -a | grep en_US
en_US
en_US.iso88591
en..

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
CentOS 环境变量编辑、保存、立即生效的方法

				
			

			

				

					ronmy的专栏
				

				

					04-03
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
一、编辑
#vim /etc/profile


set hypath=/hy-setup
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar



			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
CentOS 6.4环境下配置LNMP环境

				
			

			

				

					邱孝兵的博客
				

				

					03-07
					
					431
					
				

			

		

		

			
				
1 环境、目标和约定



1.1 环境




  项目
  值
  项目
  值



  架构
  X86-64
  内存
  4G


  磁盘
  200GB
  发行版
  Centos 6.4






1.2 安装需求




  软件
  版本
  软件
  版本



  mysql
  mysql5.6.21
  nginx
  1.8.0


  redis
  3.05...

			
		

	





	

		

			

				
					
sudo执行提示Command not found

				
			

			

				

					枫竹梦
				

				

					01-22
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
运行一命令在普通用户下可行，切换到root用户依然可行，但在普通用户下使用sudo执行时，提示Command not found。


修改/etc/sudoers文件，找到类似下面的一行：
Defaults    secure_path = /sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin


将要执行的命令所在的目录添加到后面，即可，如：
Defaults    se

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
CentOS让设置的环境变量一直生效

				
			

			

				

					wang999630的博客
				

				

					07-12
					
					1358
					
				

			

		

		

			
				
1，允许系统内所有用户登陆后都能使用该变量 比如 myname=cc在/etc/profile 文件的最后一行加入 export myname=cc然后运行 source /etc/profile 就可以生效了2，仅允许当前用户使用该变量 比如 myname=cc在用户主目录下的 .bashrc 文件的最后一行加入 export myname=cc然后运行 source .bashrc 就生效了...

			
		

	





	

		

			

				
					
Linux 之 /etc/profile、~/.bash_profile 等几个文件的执行过程

					
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在登录Linux时要执行文件的过程如下：在刚登录Linux时，首先启动 /etc/profile 文件，然后再启动用户目录下的 ~/.bash_profile、 ~/.bash_login或 ~/.profile文件中的其中一个，执行的顺序为：~/.bash_profile、 ~/.bash_login、 ~/.profile。如果 ~/.bash_profile文件存在的话，一般还会执行 ~/.

			
		

	





	

		

			

				
					
设置java环境变量生效 centos_解决CentOS java环境不生效的问题

				
			

			

				

					weixin_39526415的博客
				

				

					02-27
					
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查看当前java版本[root@localhost jdk1.6.0_45]# java -versionopenjdk version "1.8.0_65"OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17)OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)发现默认的还是系统自带的1.8，不是配...

			
		

	





	

		

			

				
					
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）

				
			

			

				

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【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）

			
		

	





	

		

			

				
					
好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293


				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据

			
		

	





	

		

			

				
					
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
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！

			
		

	





	

		

			

				
					
51单片机c源码-闪烁灯二

				
			

			

				

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51单片机c源码-闪烁灯二

			
		

	





	

		

			

				
					
机器常见故障和保养.docx

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
机器常见故障和保养.docx

			
		

	





	

		

			

				
					
heatmap.js热力图实现[可运行源码]

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
本文介绍了如何使用heatmap.js库在HTML中创建热力图。首先，通过引入heatmap.js的CDN链接，创建一个heatmap实例，并配置其容器、背景颜色、渐变颜色、半径大小、透明度等参数。接着，生成模拟数据点，并通过setData方法将数据绑定到热力图实例上。文章还提供了generateData函数，用于生成随机数据点，以模拟热力图的展示效果。整个过程详细展示了热力图的创建、配置和数据绑定步骤，适合初学者快速上手使用heatmap.js。

			
		

	





	

		

			

				
					
51单片机c源码-数码管动态显示

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
51单片机c源码-数码管动态显示

			
		

	





	

		

			

				
					
Word目录页码对齐设置[项目代码]

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了在Word中如何设置目录页码对齐的方法，包括一级目录、二级目录和三级目录的具体操作步骤。首先通过“引用”--“目录”--“自定义目录”进入设置界面，然后分别对“目录1”、“目录2”和“目录3”进行字体、段落和制表位的调整，确保页码对齐。一级目录设置为黑体、小四，右对齐；二级目录设置为宋体、小四，首行缩进2字符；三级目录首行缩进4字符。通过制表位位置统一设置为41.8字符，实现页码对齐。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于TensorFlow 2.0的RNN与LSTM股票开盘价预测模型实现

					
最新发布

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
基于贵州茅台的历史交易信息，运用Tushare金融接口获取数据集，通过TensorFlow 2.0深度学习框架构建循环神经网络与长短期记忆神经网络模型，对该公司股票每日开盘价格进行时序预测分析。实验过程采用标准化数据预处理流程，将时间序列数据转换为监督学习格式，通过滑动窗口机制构建训练集与测试集。模型架构包含多层神经网络单元，采用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行参数迭代，并引入早停机制防止过拟合。最终通过对比两种神经网络在测试集上的预测误差指标，评估模型对股价波动规律的捕捉能力。
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JVM内存模型详解[源码]

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了JVM的内存模型，包括类加载子系统、运行时数据区和执行引擎三大部分。运行时数据区是JVM的核心部分，涵盖了本地方法栈、虚拟机栈、方法区、堆和程序计数器。方法区用于存储类信息、常量池等，而堆则是对象实例和数组的存储区域。文章还探讨了方法区的两种实现方式——永久代和元空间，以及它们的优缺点。此外，文中还解释了堆的垃圾回收流程和程序计数器的作用。执行引擎负责将字节码指令转换为本地机器指令，确保程序正确执行。通过本文，读者可以全面了解JVM内存模型及其各组成部分的功能和相互关系。

			
		

	





	

		

			

				
					
Java版本切换指南[项目代码]

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
本文详细介绍了如何在Linux系统中切换Java版本。首先需要将新安装的JDK添加到alternatives系统中，使用特定的命令指定Java和Javac的路径。添加完成后，通过alternatives --config java命令选择新版本。切换后可通过java -version验证当前版本。文中还提醒用户注意路径正确性、安装完整性以及权限问题，并建议为多个Java版本设置不同优先级以便管理。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于STM32的人脸识别系统

				
			

			

				

					11-25
				

			

		

		

			
				
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统，利用OPENCV库进行图像处理，采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能，能够长时间稳定运行，并提供了统一的接口以便进行二次开发。

功能特点
人脸采集：系统能够从视频图像中采集人脸数据。
图片训练：通过提取人脸特征进行训练，提高识别准确性。
数据库管理：管理人脸数据，便于后续的识别和处理。
人脸识别：实现对人脸的检测与识别，适用于多种应用场景。
技术原理
本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器，通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括：

光线补偿技术：对图像进行补光处理，提高图像质量。
高斯平滑技术：消除图像噪声，提升图像清晰度。
二值化技术：采用局部阈值进行二值化处理，便于后续的人脸定位和特征提取。
应用场景
人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景：

安全监控：在公共场所进行人脸识别，提高安全监控效率。
身份验证：用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。
智能交互：在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。
开发环境
硬件平台：STM32微控制器
软件平台：OPENCV库、QT图形界面开发工具
使用说明
环境搭建：确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。
代码编译：按照提供的Makefile文件进行代码编译。
系统运行：将编译后的程序烧录到STM32开发板，启动系统。
功能测试：通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。

			
		

	





	

		

			

				
					
centos设置环境变量

				
			

			

				

					01-12
				

			

		

		

			
				
### 如何在CentOS上设置环境变量

#### 使用`/etc/environment`

对于全局环境变量，可以编辑 `/etc/environment` 文件。此文件适用于所有用户并持久化保存环境变量配置。

```bash
sudo nano /etc/environment
```

在此文件中添加或修改所需的环境变量键值对[^1]。

#### 编辑用户的shell profile文件

针对特定用户的环境变量可以通过编辑该用户的 shell 配置文件来实现。对于登录Shell来说，通常会使用 `$HOME/.bash_profile` 或者 `$HOME/.profile` 文件；而对于交互式的非登录 Shell，则通常是通过 `$HOME/.bashrc` 来定义环境变量[^3]。

以设置 `JAVA_HOME` 和将其加入到 `PATH` 中为例，在 `.bash_profile` 添加如下内容：

```bash
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
```

完成上述操作之后，需执行命令使更改生效:

```bash
source ~/.bash_profile
```

这将立即加载新的环境变量而无需重新启动终端或者注销再登录。

#### 创建虚拟环境（Python）

当涉及到编程语言如 Python 的时候，创建一个独立的项目专属虚拟环境也是一种管理依赖项的好方法。激活后的环境中，所有的包安装都将只影响当前工作目录下的这个隔离空间而不干扰系统的其他部分[^2]。

```bash
python3 -m venv my_project_venv
source my_project_venv/bin/activate
```

此时命令提示符前会出现 `(my_project_venv)` 表明已成功进入新建立好的虚拟环境内。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
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