# centos6.5 使用 yum list 报错Error Cannot find a valid baseurl for repo bas 解决方法
centos6.5 使用 yum list 报错Error Cannot find a valid baseurl for repo bas 解决方法
一、问题描述:
centos6.5 使用 yum list 报错Error Cannot find a valid baseurl for repo bas
如下图:
二、问题分析:
官方已停止对CentOS 6的更新。
三、解决方法:
1、禁用fastestmirror插件。
sed -i "s|enabled=1|enabled=0|g" /etc/yum/pluginconf.d/fastestmirror.conf
2、替换CentOS-Base.repo文件。
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://www.xmpan.com/Centos-6-Vault-Aliyun.repo
3、清理缓存并重新生成缓存。
yum clean all
yum makecache
相关文章:

# centos6.5 使用 yum list 报错Error Cannot find a valid baseurl for repo bas 解决方法
centos6.5 使用 yum list 报错Error Cannot find a valid baseurl for repo bas 解决方法 一、问题描述: centos6.5 使用 yum list 报错Error Cannot find a valid baseurl for repo bas 如下图: 二、问题分析: 官方已停止对CentOS 6的更…...

【专题】2023-2024中国保险数字化营销调研报告汇总PDF洞察(附原数据表)
原文链接: https://tecdat.cn/?p38063 在时代浪潮的推动下,中国保险行业正经历着一场波澜壮阔的变革之旅。 2023 年,中国经济迈向高质量发展阶段,保险公司纷纷聚焦队伍转型,专业化、职业化代理人成为行业新方向。回…...

““ 引用类型应用举例
#include <iostream> //使能cin(),cout(); #include <stdlib.h> //使能exit(); #include <iomanip> //使能setbase(),setfill(),setw(),setprecision(),setiosflags()和resetiosflags(); //setbase( char x )是设置输出数字的基数,如输出进制数则用se…...
数字图像处理 - 基于ubuntu20.04运行.NET6+OpenCVSharp项目
一、简述 上一篇Ubuntu20.04 更新Nvidia驱动 + 安装CUDA12.1 + cudnn8.9.7-CSDN博客,记录了Ubuntu20.04 更新Nvidia驱动 + 安装CUDA12.1 + cudnn8.9.7的过程,最终的目的是要这些服务器上运行.net6的程序,进行图像处理、onnxruntime推理等。 这里记录进行OpenCVSharp的安装和…...
git cherry-pick用法详解
git cherry-pick 是 Git 中一个非常有用的命令,它允许你选择一个特定的提交(commit)并将其变更应用到当前分支上。这个功能在你需要将某个分支上的某个或某些特定提交合并到另一个分支时特别有用,而不需要将整个分支合并过去。 基…...

HCIP-HarmonyOS Application Developer V1.0 笔记(一)
HarmonyOS的系统特性 硬件互助,资源共享;一次开发,多端部署;统一OS,弹性部署。 分布式软总线:分布式任务调度、分布式数据管理、分布式硬件虚拟化的基座 18N的独立设备 1个手机,8种设备(车机,…...

开发流程初学者指南——需求分析
目录 从零开始理解需求分析什么是需求分析?需求分析的目标需求分析的基本原则需求分析的各个阶段需求分析的常用方法和工具编写需求文档总结 从零开始理解需求分析 需求分析是软件开发过程中不可或缺的一环,它帮助我们明确用户的需求,确保最…...
CRM平台排名:用户体验与客户满意度的深度解析
在数字化时代,客户关系管理(CRM)系统已成为企业不可或缺的工具,它帮助企业优化客户互动,提升销售效率,并增强客户满意度。本文将深度解析各大CRM平台的用户体验和客户满意度,盘点它们的品牌介绍…...

WIFI、NBIOT、4G模块调试AT指令连接华为云物联网服务器(MQTT协议)
一、前言 随着物联网(IoT)技术的飞速发展,越来越多的设备开始连接到互联网,形成了一个万物互联的世界。在这个背景下,设备与云端之间的通讯变得尤为重要。 本文将探讨几种常见的无线通信模块——EC20-4G、Air724ug-4…...

打造自己的RAG解析大模型:(新技能)企业垂类数据标注(一)
在上一篇文章中,我们以通用版面分析服务为例,展示了从模型发布到API集成的完整流程。如果你成功完成了这些步骤,值得庆祝!这不仅意味着你已成功安装PaddleX,还掌握了利用它发布OCR和目标检测等大模型服务的能力&#x…...

怎么理解ES6 Proxy
Proxy 可以理解成,在目标对象之前架设一层 “拦截”,外界对该对象的访问,都必须先通过这层拦截,因此提供了一种机制,可以对外界的访问进行过滤和改写。Proxy 这个词的原意是代理,用在这里表示由它来 “代理…...
verilog实现一个5bit序列检测器
以下是用 Verilog 实现一个 5bit 序列检测器的代码: module five_bit_sequence_detector(input clk,input reset,input [4:0] in,output reg detected );// 定义状态参数localparam IDLE 4b0000;localparam STATE1 4b0001;localparam STATE2 4b0010;localparam …...

Redis数据安全_持久化机制
由于Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,Redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启Redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当Redis重启后,可以从磁盘中恢复数据。 持久化机制概述 对于Redis而言…...
什么是信息熵,什么是交叉熵,什么是KL散度?
什么是信息熵? 信息熵(Entropy)是信息论中的一个基本概念,用来衡量一个随机变量不确定性的大小。它反映了对一个事件结果的预测难度,或者说是描述这个事件需要多少“信息量”。信息熵是由香农(Claude Shan…...

开发者的福音:PyTorch 2.5现已支持英特尔独立显卡训练
《PyTorch 2.5重磅更新:性能优化新特性》中的一个新特性就是:正式支持在英特尔独立显卡上训练模型! PyTorch 2.5 独立显卡类型 支持的操作系统 Intel 数据中心GPU Max系列 Linux Intel Arc™系列 Linux/Windows 本文将在IntelCore™…...

Deep InfoMax(DIM)(2019-02-ICLR)
论文:LEARNING DEEP REPRESENTATIONS BY MUTUAL INFORMATION ESTIMATION AND MAXIMIZATION ABSTRACT 研究目标 研究通过最大化输入和深度神经网络编码器输出之间的互信息来进行无监督表示学习目的是学习到对下游任务有用的特征表示 核心发现:结构很重…...

2024年10月中国数据库排行榜:TiDB续探花,GaussDB升四强
10月中国数据库流行度排行榜如期发布,再次印证了市场分层的加速形成。国家数据库测评结果已然揭晓,本批次通过的产品数量有限,凸显了行业标准的严格与技术门槛的提升。再看排行榜,得分差距明显增大,第三名与后续竞争者…...

css边框修饰
一、设置线条样式 通过 border-style 属性设置,可选择的一些属性如下: dotted:点线 dashed:虚线 solid:实线 double:双实线 效果如下: 二、设置边框线宽度 ① 通过 border-width 整体设置…...
利用Python进行数据可视化:实用指南与推荐库
利用Python进行数据可视化:实用指南与推荐库 数据可视化是将数据转化为图形和图表的过程,它能够帮助我们更直观地理解数据的趋势、模式和关系。在Python中,有许多强大的库可用于数据可视化,从简单的折线图到复杂的交互式图表,应有尽有。本文将详细介绍Python数据可视化的…...

MobileNetv2网络详解
背景: MobileNet v1中DW卷积在训练完之后部分卷积核会废掉,大部分参数为“0” MobileNet v2网络是由Google团队在2018年提出的,相比于MobileNet v1网络,准确率更高,模型更小 网络亮点: Inverted Residu…...

网络六边形受到攻击
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 抽象 现代智能交通系统 (ITS) 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 (…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
Leetcode 3576. Transform Array to All Equal Elements
Leetcode 3576. Transform Array to All Equal Elements 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3576. Transform Array to All Equal Elements 1. 解题思路 这一题思路上就是分别考察一下是否能将其转化为全1或者全-1数组即可。 至于每一种情况是否可以达到…...
树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频
使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...

黑马Mybatis
Mybatis 表现层:页面展示 业务层:逻辑处理 持久层:持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 
《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
Otsu 是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

srs linux
下载编译运行 git clone https:///ossrs/srs.git ./configure --h265on make 编译完成后即可启动SRS # 启动 ./objs/srs -c conf/srs.conf # 查看日志 tail -n 30 -f ./objs/srs.log 开放端口 默认RTMP接收推流端口是1935,SRS管理页面端口是8080,可…...

图表类系列各种样式PPT模版分享
图标图表系列PPT模版,柱状图PPT模版,线状图PPT模版,折线图PPT模版,饼状图PPT模版,雷达图PPT模版,树状图PPT模版 图表类系列各种样式PPT模版分享:图表系列PPT模板https://pan.quark.cn/s/20d40aa…...

深度学习水论文:mamba+图像增强
🧀当前视觉领域对高效长序列建模需求激增,对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模,以及动态计算优势,在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 🧀因此短时间内,就有不…...