redhat的docker证书过期怎么办
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Docker安装Keycloak指南[项目代码]
本文详细介绍了如何在Linux服务器上使用Docker和Docker-compose安装Keycloak,一个由RedHat开发的开源身份和访问管理解决方案。文章从准备工作开始,包括安装Docker和Docker-compose,获取HTTPS证书,然后详细讲解了如何编写docker-compose.yml文件来配置Keycloak服务,包括数据库设置和HTTPS证书的映射。最后,文章指导读者如何启动服务并通过浏览器访问Keycloak的管理控制台。整个过程涵盖了从环境准备到服务部署的完整步骤,适合需要快速搭建Keycloak服务的开发者和系统管理员参考。
kubernetes
一开始是按照Kubernetes权威指南书中P6的步骤搭建环境,但是按步骤完成后通过rc文件创建pod时发现rc一直处于DESIRED状态,current和ready都为0,网上的包括修改镜像仓库,添加阿里云加速器的方法都尝试了,并没有效果。因此决定在网上重新寻找教程。
kubernet单机环境搭建及小实验.docx
k8s 单机环境搭建及第一个小实验 参考:kuberneter 权威指南
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Centos7部署kongv0.14.x 完整文档
Centos7下单机(包括集群)部署kong完整文档,本人按照该文档已经部署好了环境
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本系列文档致力于提供快速部署高可用k8s集群的工具,并且也努力成为k8s实践、使用的参考书
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Red Hat Linux 网络和系统管理员
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全球金融开放度指数(1970-2021年)
01、数据简介 Chinn-Ito指数(KAOPEN)是一个量化指标,用于评估各国金融市场的开放程度,特别是资本账户的开放状态。该指数由美国威斯康星大学的经济学家Menzie Chinn和波特兰州立大学的经济学家Hiro Ito共同提出并每年发布。 全球金融开放度指数(特别是Chinn-Ito指数)是衡量一个国家资本账户开放程度的重要指标,具有广泛的应用价值和重要的政策意义。 数据名称:全球金融开放度指数 数据年份:1970-2021年 参考文献:Chinn, Menzie D., and Hiro Ito. “A new measure of financial openness.” Journal of comparative policy analysis 10.3 (2008): 309-322. 02、相关数据 cn、ccode、country_name、year、kaopen(金融开放度指数)、ka_open(归一后的金融开放度指数)。
ArkTSCangjieHybridApp
ArkTSCangjieHybridApp 是一个 ArkTS & Cangjie ,混合开发的工程应用入口为 ArkTS,会调用到 ArktS/Cangjie 的模块(HAR),用于演示混合应用的开发。
企业数字化转型-同省份、同行业同群效应(2000-2023年)
01、数据介绍 参照霍春辉等(2023)的研究方法,我们对上市公司的数字化转型“同群效应”进行了深入测算。在此过程中,我们将同行业、同省份的其他企业界定为同群企业,并基于这一群体,采用了以下三种方式来衡量数字化转型的同群效应:同群企业数字化转型程度均值法、同群企业数字化转型程度中位数法、综合指标法。 测算方法:与焦点企业处于同一细分行业(或者省份),计算其它企业数字化转型水平均值和中位数 数据名称:企业数字化转型-同省份、同行业同群效应 数据年份:2000-2023年 参考文献:[1]霍春辉,吕梦晓,许晓娜.数字化转型“同群效应”与企业高质量发展——基于制造业上市公司的经验证据[J].科技进步与对策,2023,40(04):77-87. 02、相关数据及指标 股票代码 年份 行业代码 行政区划代码 数字化转型程度A 数字化转型程度_B 数字化转型程度_C 同行业同群数字化转型程度A均值 同行业同群数字化转型程度_A中位数 同省份同群数字化转型程度_A均值 同省份同群数字化转型程度_A中位数 同行业同群数字化转型程度_B均值 同行业同群数字化转型程度_B中位数 同省份同群数字化转型程度_B均值 同省份同群数字化转型程度_B中位数 同行业同群数字化转型程度_C均值 同行业同群数字化转型程度_C中位数 同省份同群数字化转型程度_C均值 同省份同群数字化转型程度_C中位数
(共82页PPT)某著名企业冰吧社交平台整合运营方案.pptx
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慧泽-基于OpenHarmony的智慧灌溉系统
本套智能灌溉系统以OpenHarmony为操作系统、华为云IoT平台为服务端、ArkTs为开源语言并基于大语言模型协助智慧灌溉决策。设备端分为棚内和室外两个种模式,土壤中我们通过相关传感器检测温度、电导率、含水量、PH值以及氮磷钾含量的各项参数,将历史数据进行分析和可视化展示,方便种植人员追踪农作物生产出现的问题溯源,以此来反映生长环境并给出科学精准的决策建议。传感器将采集到的数据ESP32-WROOM核内进行处理,经过边缘计算后通过MQTT协议将数据上传至华为云平台,华为云给后端提供HTTP协议的API接口,后端进行特殊的数据处理和存储,最后在用前端户端显示更易理解的形式,这将为种植人员做出决策提供科学的依据。
智能物流基于Java+Vue的地图匹配与路径优化模型:外卖配送系统中多订单实时调度与动态路线规划的设计与实现 项目介绍 基于java+vue的地图匹配的外卖配送路径优化系统设计与实现(含模型描述及
内容概要:本文介绍了一个基于Java和Vue的外卖配送路径优化系统的设计与实现,重点融合地图匹配技术与路径优化算法,提升配送效率。系统以后端Spring Boot框架处理业务逻辑和高并发订单,前端采用Vue实现可视化界面,支持实时路径展示与订单管理。项目涵盖路网数据处理、Dijkstra等路径搜索算法、订单调度、骑手状态同步、动态路径更新及机器学习参数优化等核心模块,并通过Redis缓存、空间索引、微服务架构保障性能与扩展性,同时强化数据安全与容灾能力,推动智慧物流发展。文中还提供了关键模块的代码示例,如地图数据解析、距离矩阵构建、最短路径计算、权限控制与数据可视化等。; 适合人群:具备Java与Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API及前端数据可视化的中初级研发人员,尤其是对智能调度、路径优化、智慧物流系统感兴趣的技术从业者。; 使用场景及目标:①应用于外卖、同城配送等场景,实现订单的高效派发与最优路径规划;②通过Dijkstra、A*等算法结合实时路况动态调整路线,提升准时率;③利用机器学习优化调度参数,实现系统自适应演进;④构建高并发、高可用的智能配送平台,降低运营成本并提升用户体验。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,不仅包含系统架构设计与模型描述,还提供了可运行的关键代码片段,建议读者结合代码实践,深入理解路径优化算法的工程落地过程,并可在此基础上扩展接入真实地图API或引入更多AI优化策略。
暨南大学-一流网络web挑战赛WP(线上)【网络安全竞赛】Web渗透测试技术解析:PHP反序列化、SQL注入与FastJSON漏洞利用实战
内容概要:本文档是暨南大学-一流网络web挑战赛的线上赛题解析汇总,涵盖多道网络安全竞赛题目,涉及Web安全多个核心技术领域。每道题均给出了详细的漏洞分析与利用过程,包括签到题的信息泄露、PHP反序列化漏洞利用、SQL注入、HTTP头伪造、敏感信息泄露、MD5强碰撞与strcmp函数绕过、ShellShock命令执行、AI提示词注入、本地文件包含(LFI)、FastJSON反序列化AutoType漏洞利用以及JWT令牌伪造等。所有题目均提供完整的攻击载荷和利用方式,展示了从信息收集到漏洞触发的完整渗透流程。 适合人群:具备一定网络安全基础,熟悉Web常见漏洞原理的安全研究人员或CTF竞赛选手,尤其适合有一定PHP、Java、JSON相关开发经验并希望深入理解漏洞利用机制的技术人员。 使用场景及目标:①学习主流Web漏洞的实际利用技巧,如反序列化链构造、过滤绕过方法(Unicode编码、大小写混合等);②掌握CTF比赛中常见的解题思路与工具使用,如反射机制操作私有属性、JWT签名伪造、AI提示词注入等新型攻击面;③提升实战能力,理解如何通过源码审计发现安全隐患并实施有效测试。 阅读建议:此资源适合作为CTF练习与安全技术进阶材料,建议读者结合题目环境动手复现每个漏洞,深入理解各类Payload的设计逻辑,并拓展学习相关漏洞的防御机制。
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