RHCE学习第一天作业

文章讲述了Linux中的两个任务管理程序atd和crond的区别,atd用于一次性任务,而crond则适用于周期性任务。此外,还详细介绍了如何设置crontab来定时备份系统日志以及配置NTP服务以保持系统时间同步,包括修改ntp.conf文件,添加ntp服务器,使用ntpdate进行时间校准,并设置每10分钟同步一次的定时任务。

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1.atd和crond两个任务管理程序的区别

atd:单一执行的例行性工作:仅处理执行一次就结束了

crond:循环执行的例行性工作:每隔一定的周期就需要执行一次

2.指定在每周周一9:00将时间写入testmail.txt文件中

 

  

 作业3

指定在每天凌晨4:00将该时间点之前的系统日志信息(/var/log/messages)备份到目录下/backup,备份后日志文件名显示格式logfileYY-MM-DD-HH-MM

作业4 

[root@es-0003 user1]# yum install -y ntp  #安装ntp
#修改/etc/ntp.conf文件
[user1@bigdata01 ~]$ vim /etc/ntp.conf
#允许内网其他机器同步时间,但不能修改NTP服务器时间参数
restrict 192.168.200.0 mask 255.255.255.0 nomodify
#定义使用的上游 ntp服务器,将原来的注释
server ntp1.aliyun.com
server ntp2.aliyun.com
server ntp3.aliyun.com
server ntp4.aliyun.com

#启动
systemctl start ntpd
#查看状态
systemctl status ntpd
[root@es-0003 user1]# yum install -y ntpdate  #安装ntpdate
[root@es-0003 user1]# date  #查看当前时间
[root@es-0003 user1]# ntpdate 192.168.200.175  #时间同步
[root@es-0003 user1]# date  #验证
[root@es-0003 user1]# crontab -e  #添加定时任务(每10分钟同步一次)
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168.200.175

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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