apt-get出现gpg error时的修正脚本

最新推荐文章于 2025-09-05 14:31:55 发布
最新推荐文章于 2025-09-05 14:31:55 发布
阅读量515 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： debian 脚本
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qqbeifeng/article/details/5071876
本文提供了一个在 Debian 4.0 etch 中通过 shell 脚本安装 GPG 密钥的方法,该脚本从 MIT 的密钥服务器获取指定的 GPG 密钥并将其导入到 apt 的密钥环中。

以前在debian 4.0 etch中似乎碰到过多次，记在这里备忘吧。


#!/bin/sh

gpg --keyserver pgpkeys.mit.edu --recv-key $1
gpg -a --export $1 | apt-key add -

LINUX的gpg签名检查怎么关闭,如何绕过/忽略apt的gpg签名检查？
weixin_42131439的博客
05-15 4055
问题描述我访问的所有key-servers都超时了。我需要安装包而不检查公钥的签名。有没有办法绕过所有签名检查/忽略所有签名错误或傻瓜认为签名传递？我很清楚这样做很危险最佳解决方案将--allow-unauthenticated选项传递给apt-get，如下所示：sudo apt-get --allow-unauthenticated upgrade从apt-get的手册页：–allow-unau...
apt-get install 本地私有仓库创建
wgypaul的博客
10-27 2407
此方案分三步实现，第一步准备deb升级包，第二步建立本地仓库，第三步客户端安装更新。
Debian 下避免GPG errors
lovec的专栏
01-15 1116
  apt 0.6以后,apt开始检查安装包的数字签名,如果没有符号的签名,则报出如下错误: W: GPG error: http://mirrors.geekbone.org testing Release: The following signatures     couldn't be verified because the public key is not available: NO_...
apt-get 出现的 GPG error 问题
echo 'narcissus'
03-12 2826
在本本装上Debian后，用apt-get update更新软件源时，出现以下warning：GPG error: http://debian.linux.org.tw etch Release: 由于没有公钥，下列签名无法进行验证： NO_PUBKEY 07DC563D1F41B907解决方案：首先，确保已经安装了以下程序#apt-get install gnupg然后，手动导入所需公钥#gpg
ubuntu16.04 执行apt-get update出现 GPG error
麦迪康
05-11 1357
Ubuntu 16.04.2执行 apt-get update 。警告如下：W: GPG error: http://dl.google.com/linux/chrome/deb stable Release: The following signatures couldn’t be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY 78BD65473CB3BD13 报错原因是：google chrome 改变了linux的key仓库
gpg2安装和使用
热门推荐
java
05-23 1万+
apt-get 的使用 https://blog.youkuaiyun.com/mosquito_zm/article/details/63684608dpkg 的使用 https://blog.youkuaiyun.com/astraylinux/article/details/7039744
RabbitMQ | 在ubuntu中使用apt-get安装高版本RabbitMQ
Trollz的博客
08-25 1163
RabbitMQ | Install a higher version of RabbitMQ using apt-get in ubuntu18.04
macM1下PD虚拟机中ubuntu安装git过程中apt-get update失败、E: 部分索引文件下载失败等问题
Vigqinglang的博客
07-16 3292
macM1下PD虚拟机中ubuntu安装git过程中apt-get update失败、E: 部分索引文件下载失败等问题
关于apt-get update的NO_PUBKEY ED65462EC8D5E4C5问题
KhaoesZ的博客
05-25 1298
关注我的公众号，可阅读全文。
apt-get 消除警告
08-09
我们正在处理用户关于如何消除使用apt-get时出现的警告信息的问题。根据引用[1]和[2]，用户可能是在安装软件包时遇到了警告。这些警告可能是由于过时的软件包、不稳定的仓库配置、或者需要确认的操作（如覆盖文件）...
failed to solve: process "/bin/bash -o pipefail -c DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get update && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -yq --no-install-recommends curl gnupg libgfortran5 libgbm1 tzdata netcat libasound2 libatk1.0-0 libc6 libcairo2 libcups2 libdbus-1-3 libexpat1 libfontconfig1 libgcc1 libglib2.0-0 libgtk-3-0 libnspr4 libpango-1.0-0 libx11-6 libx11-xcb1 libxcb1 libxcomposite1 libxcursor1 libxdamage1 libxext6 libxfixes3 libxi6 libxrandr2 libxrender1 libxss1 libxtst6 ca-certificates fonts-liberation libappindicator1 libnss3 lsb-release xdg-utils git build-essential ffmpeg && mkdir -p /etc/apt/keyrings && curl -fsSL https://deb.nodesource.com/gpgkey/nodesource-repo.gpg.key | gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg && echo \"deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/nodesource.gpg] https://deb.nodesource.com/node_18.x nodistro main\" | tee /etc/apt/sources.list.d/nodesource.list && apt-get updat
05-04
首先，用户提供的错误信息看起来可能是在执行apt-get update或install时出现了问题。常见的原因可能包括网络连接问题、软件源配置错误、依赖冲突、缓存问题或者Dockerfile中的语法错误。另外，用户提供的引用中提到...
容器中的apt出现GPG error
12-27
### 解决容器中 apt 更新时遇到的 GPG 错误 当在容器环境中使用 `apt` 进行软件包管理时，可能会遇到 GPG 错误。这些错误通常是因为缺少有效的 GPG 密钥或密钥已经过期所引起的。 #### 添加 Docker 官方 GPG 密钥 ...
在 Debian 系统上清理缓存的方式和具体操作方法
JttiSEO的博客
09-04 366
建议：日常使用时只需定期运行 apt-get autoclean && apt-get autoremove，日志保留一周即可。内存缓存一般不用清理，除非是测试环境。在 Debian 系统上清理缓存有多种方式，取决于你想清理的是 APT 包缓存、系统内核缓存、还是 内存缓存。Debian 在安装或更新软件时，会把 .deb 包保存在 /var/cache/apt/archives/ 目录下，时间长了可能占用大量空间。如果你发现 /var/cache 或 /var/log 占用过大，可以优先清理这些。
clickhouse迁移工具clickhouse-copier
工具人的博客
09-04 161
摘要：本文介绍了使用clickhouse-copier工具将数据从低配3分片1副本ClickHouse集群迁移到高配1分片2副本集群的过程。虽然官方已标记该工具过时，但实际使用效果良好。操作步骤包括：1)配置keeper.xml文件设置Zookeeper连接；2)准备task_migrate_all.xml迁移任务文件，定义源/目标集群信息、并发参数及表结构；3)执行copier命令启动迁移。文中特别说明了多副本环境需使用ReplicatedReplacingMergeTree引擎，并提供了详细配置示例。
在arm架构的Debian系统手动安装和卸载Mysql8的操作
蚂蚁舞
09-04 212
在arm架构的Debian系统手动安装和卸载Mysql8的操作
[VF2] Boot Ubuntu和Debian发行版
wangyijieonline的博客
09-05 723
本文介绍了在StarFive VisionFive 2开发板上安装最新Ubuntu/Debian发行版的方法。主要内容包括：1）通过预装服务器镜像启动的步骤，包含下载镜像、烧录SD卡、UART连接和初始化设置；2）使用Live服务器镜像安装到eMMC/USB/NVMe的详细流程；3）开发板启动源选择说明（SPI/microSD/eMMC/UART）；4）UART控制台连接方法。文中还指出了当前限制：板载GPU不支持，PCIe功能不完整（仅支持NVMe）。文章提供了详细的命令操作和图示说明，帮助用户顺利完成系
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

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
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值