NFS搭建(摘自网路)

本文详细介绍了如何在CentOS 6.5/RedHat 7.3上搭建NFS服务,包括服务端和客户端的配置步骤,以及如何进行测试和常见问题解决。此外,还提供了设置NFS服务端口、开机自动挂载和Windows客户端挂载的方法。

我用的是centos6.5/redhat7.3,。

一、准备

1、安装

  yum -y install nfs-utils rpcbind (大多数linux发行版本都自带,一般不用安装,查看:rpm -q nfs-utils)

2、开机启动

  chkconfig nfs on

  chkconfig rpcbind on

3、启动服务

  service rpcbind start

  service nfs start

二、安装服务端

1、创建共享目录

  mkdir -p /mhbn/data/nfs/server

2、编辑/etc/exports文件,添加以下内容

  /mhbn/data/nfs/server *(ro,no_root_squash,no_all_squash,sync)

3、刷新配置

  exportfs -r

4、重启

  service nfs restart

5、查看rpc服务的注册情况

  rpcinfo -p localhost

6、本机查询nfs共享的目录

  showmount -e localhost //打印出所配置的目录

三、客户端配置

  1、创建挂载点

    mkdir -p /mhbn/data/nfs/client

  2、查看服务端的共享目录是否可以访问

    showmount -e 192.168.1.122 (如果不行,请关闭防火墙先:service firewalld stop / service iptables stop)

  3、挂载目录

    mount -t nfs -o vers=3 192.168.1.122:/mhbn/data/nfs/server /mhbn/data/nfs/client -o proto=tcp -o nolock

  4、查看挂载

    df -h (正常情况下最后一行会出现ip的目录,后面是你本地目录的映射)

四、测试

  服务端:

    cd /mhbn/data/nfs/server

    echo "i am server ,hello">test.txt

  客户端:  

    cd /mhbn/data/nfs/client

    cat test.txt (如果不存在test.txt,执行 cd . 刷新一下)

五、取消挂载

  umount /mhbn/data/nfs/client

  df -h 发现已经不见了。如果出现device is busy,则加上 -lf。

六、固定nfs服务端口(这样做方便管理,比如防火墙的配置)

  vim /etc/sysconfig/nfs 添加

RQUOTAD_PORT=30001 
LOCKD_TCPPORT=30002 
LOCKD_UDPPORT=30002 
MOUNTD_PORT=30003 
STATD_PORT=30004 

   重启服务。

七、设置开机就挂载

  vim /etc/fstab

  192.168.1.122: /mhbn/data/nfs/client nfs defaults 0 0

八、window作为客户端挂载

1.开启nfs客户端:打开控制面板》程序》启用或关闭windos功能》选中nfs客户端,点击确定 
.2.挂载:mount 192.168.0.123:/xjy/data/nfs X:   (此处注意只能定位到nfs目录,否则会报网络错误) 

会创建一个网络盘X盘,里面挂载文件 
3.取消挂载:右键X盘,点击取消连接或者执行命令:umount X:

 主要参考:

https://blog.youkuaiyun.com/xjy9266/article/details/80947740

 

转载于:https://www.cnblogs.com/airduce/p/10295264.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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