bug in cobbler of fedora17 version

本文介绍了在Fedora 17上设置Cobbler PXE服务器过程中遇到的问题及解决方案。主要问题是Cobbler无法通过rsync连接到Google,这是Cobbler的一个已知bug。解决方法是注释掉cobblerd.service文件中的PrivateTmp配置项。

Trying to setup cobbler pxe server on fedora 17 . meet some problem:


1 cobbler doesn't rsync . google on the internet , I found this is a bug of cobbler (see link http://comments.gmane.org/gmane.linux.installation.cobbler/8363)

workaround :

comment PrivateTmp in /usr/lib/systemd/system/cobblerd.service

[root@kvm-fedora ~]# cat /usr/lib/systemd/system/cobblerd.service 
[Unit]
Description=Cobbler Helper Daemon
After=syslog.target network.target


[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/usr/bin/cobblerd
RemainAfterExit=yes
#PrivateTmp=yes


[Install]
WantedBy=multi-user.targe


then 

[root@kvm-fedora ~]# systemctl --system daemon-reload

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
### Cobbler导入镜像时出现签名不匹配问题的解决方案 Cobbler在导入镜像时可能会遇到“No signature matched”的错误,这通常是因为系统无法验证ISO镜像文件的签名完整性。以下是解决该问题的具体方法: 1. 确保ISO镜像文件完整无损。可以通过计算ISO文件的校验和并与官方提供的校验值进行比较来确认文件的完整性[^1]。 ```bash sha256sum CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso ``` 如果校验和不匹配,则需要重新下载正确的ISO文件。 2. Cobbler在导入镜像时会尝试验证ISO文件的签名。如果签名验证失败,可以尝试禁用签名检查。通过修改Cobbler配置文件 `/etc/cobbler/settings` 中的相关参数实现: ```bash sed -i 's/signature_required: 1/signature_required: 0/' /etc/cobbler/settings ``` 修改后重启Cobbler服务以应用更改: ```bash systemctl restart cobbler ``` 3. 如果ISO文件确实包含有效的签名但仍然报错,可能是因为缺少相关的签名验证工具或库。确保安装了必要的依赖包,例如 `gpgme` 和 `rpm-sign`: ```bash yum install -y gpgme rpm-sign ``` 4. 在某些情况下,Cobbler的签名验证机制可能存在兼容性问题。可以尝试手动挂载ISO文件并导入镜像,绕过签名验证步骤: ```bash mount -o loop CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso /mnt/ cobbler import --path=/mnt --name=CentOS7.7 ``` 此方法直接使用挂载的目录作为镜像源,避免了签名验证过程中的潜在问题[^2]。 5. 检查SELinux是否对Cobbler的操作产生了限制。如果启用了SELinux,可能会导致Cobbler在访问ISO文件或挂载目录时出现问题。可以通过临时设置SELinux为宽松模式来排查问题: ```bash setenforce 0 ``` 如果问题解决,可以在 `/etc/selinux/config` 文件中永久关闭SELinux[^3]。 6. 确保Cobbler服务已正确同步其内部数据库,并且所有相关路径都已正确配置: ```bash cobbler sync ``` 通过以上方法,可以有效解决Cobbler导入镜像时出现的“No signature matched”问题。 ```bash # 示例:完整的操作流程 sha256sum CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso sed -i 's/signature_required: 1/signature_required: 0/' /etc/cobbler/settings systemctl restart cobbler yum install -y gpgme rpm-sign mount -o loop CentOS-7-x86_64-DVD-2009.iso /mnt/ cobbler import --path=/mnt --name=CentOS7.7 cobbler sync ```
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