redhat7 rhel7怎么修改镜像源阿里源源

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 2.9k累计阅读 3k平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

原创最新推荐文章于 2026-03-01 05:16:48 发布 2.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

基于 RHEL 7.6 安装 Docker 运行环境文章目录前言1. 首次安装失败的尴尬2. 正确安装 docker 运行环境的三种方法2.1. 使用 docker-ce.repo 仓库安装 docker 运行环境总结前言尽管当前容器和容器编排等技术是非常热门的话题，但我之前的工作却很少有机会接触到这一类的技术栈，想起来不免觉得有些落伍了。不过好在做云计算服务的无论如何都是绕不开这个点的，所以我得花些时间搞起来，不能被 out 了…… 有关容器的开篇，就讲讲如何在 linux 系统中安装 docker 运行环境，主要还是针对 RHEL 7.6 和 Ce 阅读详情

由于redhat商业化，注册才能使用其源，这里用阿里的centos源代替

1 .下载CentOS-Base.repo文件该文件会下载到 /etc/yum.repos.d 这个目录下面

wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

2. 将$releaseserve替换为7，双击CentOS-Base.repo文件打开后按ctr+h键查找后全部替换

3. 执行 yum clean all 清楚原来的缓存

4. 执行 yum makecache 建立元数据缓存

配置成功啦

收录于

linux

当前文章被收录于：

linux

3 篇文章 0 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

标签

#redhat7

centos7 yum可用的阿里源这个源能自己解决依赖问题,放在这里防止下次再遇到一样的问题得去找不同的源,这个问题困扰了我好几个小时,希望以后不会遇到这么傻缺的自己立即下载

相关推荐

linux基础之Centos7配置阿里yum源

Yum简介 yum （全称为 Yellow dogUpdater,modified）是一个在Fedora和RedHat以及CentOS中的Shell前端软件包管理器。基于RPM包管理，能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装，可以自动处理依赖性关系，并且一次安装所有依赖的软件包，无须繁琐的一次次下载安装。 1.备份或删除官方Yum库 mv /etc/yum.repos.d/* /tmp/ //将官方源移动到/tmp/目录下 2.下载阿里yum源 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/r

redhat7 rhel7怎么修改镜像源 阿里源源

zkuncn的博客 9127

Qt Coordinate System

Qt 坐标系统Qt 坐标系统数学基础 Qt坐标系统视口平移变换缩放变换 setWindow 旋转总结数学基础矩阵与线性变换坐标系变换Qt坐标系统视口和OpenGL一样，视口确定了画面在窗口(QWidget)中显示的区域，Qt的绘图坐标会完全映射到视口(View port)上，就像图示一样。默认情况下，窗口和视口是重合的，视口的大小覆盖了整个窗口。和OpenGL一样，Qt的QPa

unclerunning的博客 1150

redhat7修改yum源为阿里云镜像

weixin_44298590的博客 6093

BeikeShop跨境电商独立站系统V1.5.0免授权全开源版

BeikeShop 一款开源好用的跨境电商系统，BeikeShop 是基于 Laravel 开发的一款开源商城系统，主要面向外贸/跨境电商行业提供商品管理、订单管理、会员管理、支付、物流、系统管理等功能。BeikeShop商城 Beike多语言商城多货币商城B2C商城系统代码100%开源 PHP商城系统 H5/PC商城跨境电商系统跨境商城系统电商商城系统 Laravel 9 框架插件化开发，MVC架构支持插件市场。Event 机制实现Hook功能，自定义可视化装修。

817

【社区分享】从零开始学习 TinyML，建立 TensorFlow 深度学习模型（技术优化篇）

本文来自社区投稿与征集，作者王玉成，ML&IoT Google Developers Expert，温州大学智能锁具研究院总工程师。了解更多：https://blog.csdn.net/wfing 经过前面几章的讨论，我们了解了TinyML 的概念，完成了一个最简单的TinyML 的模型并且运行在微控制器上，得出最基本的结果。但是在实际的工程应用中，模型建立之后，也需要再进一步结合许多优化方面的技术，这就是我们接下来想要探讨的。 5. 优化 TinyML 这本书也详细的向我...

tensorflowforum的博客 1万+

RedHatEnterprise7配置阿里镜像

国外的镜像源无法访问，需要配置国内阿里的镜像源。实际执行到 yum makecache失败。

silentsea323的博客 1076

【超详细】MIT 液态神经网络（LNNs）——深度学习新动向

输入可以是任何形式的时间序列数据，其中表示时间。例如传感器读数、金融市场数据、语音信号等。

allein_STR的博客 2611

redhat7更换yum源国内阿里镜像

众所周知，redhat是一款服务收费的系统，如果没有注册使用的话，yum是不允许使用的，接下来我会介绍下redhat7下更换yum源的操作一、我们需要查询下rpm库中的yum文件rpm -qa | grep yum二、切换到root用户，通过以下命令删除yum文件rpm -qa | grep yum | xargs rpm -e --nodeps 三、寻找并下载阿里镜像站下以下文件，有可能后面的版...

yangZHyu的博客 1万+

YOLOv12改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务

SPD-Conv是一种新的 CNN 构建模块，用于替代传统 CNN 架构中使用的步长卷积（strided convolution）和池化（pooling）层，它由空间到深度（Space-to-depth，SPD）层和非步长卷积（non - strided convolution）层组成。

Limiiiing的博客 1775

DDPM代码详细解读(2)：Unet结构、正向和逆向过程、IS和FID测试、EMA优化

Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战前言：大部分DDPM相关的论文代码都是基于《Denoising Diffusion Probabilistic Models》和《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》贡献代码基础上小改动的。官方的DDPM是tensorflow TPU版本，暂时没有GPU的版本。上一篇文章介绍了数据集加载，超参数的含义、关键参数的计算方法等，这一篇重点解读一下网络结构。目录 EMA优化训练目标.

沉迷单车的追风少年 1万+

Redhat7和CentOS7系统配置阿里源失败问题及解决办法（[Errno 14] HTTP Error 404 - Not Found）

一、配置阿里源　　第1步：下载阿里源的配置文件 [root@linuxprobe ~]# cd /etc/yum.repos.d/ [root@linuxprobe yum.repos.d]# wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 　　第2步：将下载的配置文件重命名 [root@linuxprobe yum.repos.d]# mv Centos-7.repo Centos-Base.repo [root@linuxprobe y.

BUG指挥课堂 1152

R3LIVE项目实战(3) —双目相机与激光雷达 lidar_camera_calib联合标定

lidar_camera_calib是一个在无目标环境中，用于高分辨率LiDAR（例如Livox）和摄像机之间准确的外部标定工具。我们的算法可以在室内和室外场景中运行，并且只需要场景中的边缘信息。如果场景适合，我们可以实现类似于或甚至超过基于目标的方法的像素级准确度。我们使用标定的外部参数给点云上色，并与实际图像进行比较。A和C是点云的局部放大视图。B和D是与A和C中的点云对应的摄像机图像的部分。

几度春风里的博客 4057

redhat9配置国内镜像源和本地镜像源

Aspen__的博客 2985

Python爬虫实战：使用Scrapy+Playwright高效爬取全球专利数据库

本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈(Scrapy+Playwright)构建一个高效的专利数据库爬虫系统。我们将从爬虫基础知识讲起，逐步深入到反爬应对策略、分布式爬虫架构以及数据存储方案，最终实现一个完整的专利数据采集系统。专利数据是技术创新领域的重要信息资源，包含技术描述、权利要求、申请人信息等宝贵数据。中国国家知识产权局(CNIPA)美国专利商标局(USPTO)欧洲专利局(EPO)世界知识产权组织(WIPO)

2201_76125261的博客 1382

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Redhat centos9 配置国内和本地镜像源

Redhat centos9国内镜像源和本地镜像源配置

2301_78606040的博客 5072

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。

CentOS和RedHat yum源配置教程

Yum（全称为 Yellow dog Updater, Modified）是一个在Fedora和RedHat以及CentOS中的Shell前端软件包管理器。基于RPM包管理，能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装，可以自动处理依赖性关系，并且一次安装所有依赖的软件包，无须繁琐地一次次下载、安装。.........

weixin_51659640的博客 2292

文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。

RedHat7更换阿里云yum源实战：解决Loaded plugins报错与404问题

本文详细解析了RedHat 7系统因订阅限制导致yum命令出现‘Loaded plugins: product-id, refresh-packagekit, subscription-manager’报错的根本原因，并提供了将软件源更换为阿里云CentOS源的完整实战方案。通过禁用订阅插件、备份配置、下载并修改阿里云源文件、处理$releasever变量等关键步骤，有效解决了404等常见问题，确保系统在无需官方订阅的情况下也能正常进行软件包管理。

melon的博客 708

【Linux】【开发环境】【RHEL】开发环境搭建系列之二——更换RHEL原生的yum源

一介草民，只为生活。 8867

[问题解决]极简解决RedHat7更换CentOS7的yum源

最近需要使用redhat代替centos，centos和redhat本是同根同源的，但是使用redhat的yun源需要注册，所以在测试非商业环境大部分都是使用centos的yum源来做，踩了一些坑，发现最简单的替换yum源方法。将/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo 替换为以下内容即可，本人使用的redhat 7.6 所以版本可以替换为自己正在是的就好。 # CentOS-Base.repo # # The mirror system uses the connect.

weixin_38507462的博客 482

docker 换镜像源_RHEL7安装Docker与修改镜像仓库源

RHEL7安装Docker与修改镜像仓库源Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。安装Docker查看是是否符合安装要求Docker运行在RHEL7上要求操作版本为64位内核版本为3.10以上uname -r...

weixin_36386962的博客 346

RHEL 7.3 配置阿里centos7 yum源

一、我们需要查询下rpm库中的yum文件 rpm -qa | grep yum 二、切换到root用户，通过以下命令删除yum文件 rpm -qa | grep yum | xargs rpm -e --nodeps 三、寻找并下载阿里镜像站下以下文件，有可能后面的版本号不同最好自行搜索，不要复制命令 wget https://mirrors.aliyun.com/centos/...

ngcbh的专栏 3956

Linux-RHEL7.0配置aliyun

RHEL7.0配置aliyun 1、创建一个目录，用于存放原来的yum信息。我这里没有yum，就不创建目录了。 [root@master ~]# cd /etc/yum.repos.d/ [root@master yum.repos.d]# ls [root@master yum.repos.d]# 2、下载镜像源 [root@master yum.repos.d]# wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com

熊博主 969

RedHat Enterprise Linux 7.3更换更新源

rznice的专栏 7337

解决 RHEL 7.5 安装 Docker 报错：依赖包缺失与 YUM 源失效问题

系统兼容性：RHEL 7.x 与 CentOS 7 归档源完全兼容，无需修改内核，可放心使用。安全提醒：RHEL 7.5 和 CentOS 7 均已停止官方更新，存在安全风险，建议长期使用时迁移到 RHEL 8/9 或 CentOS Stream 系列。源选择建议：优先使用阿里云、华为云等国内归档源，速度优于官方海外源。依赖包处理：Docker 安装的核心依赖需从 EPEL 源获取，务必确保 EPEL 源配置正确。