麒麟v10smb服务安装

时间: 2023-11-11 19:06:33 浏览: 46
麒麟V10自带Samba服务,可以通过以下步骤进行配置: 1. 创建共享目录,可以使用命令sudo mkdir /path/to/share创建共享目录。 2. 修改Samba配置文件,可以使用命令sudo vim /etc/samba/smb.conf打开Samba配置文件,添加以下内容: [share] comment = Shared Folder path = /path/to/share browseable = yes writable = yes guest ok = yes 3. 重启Samba服务,可以使用命令sudo systemctl restart smbd.service nmbd.service重启Samba服务。 4. 配置防火墙,可以使用命令sudo firewall-cmd --add-service=samba --permanent开启Samba服务的防火墙规则。 5. 重启防火墙,可以使用命令sudo firewall-cmd --reload重启防火墙。 如果需要在开机时自动挂载共享目录,可以按照引用中的方法创建定时任务,或者将共享目录添加到/etc/fstab文件中,以便在开机时自动挂载。可以按照引用中的方法验证挂载是否成功。
相关问题

麒麟v10服务器安装Grafana

您好!安装 Grafana 在麒麟 V10 服务器上需要进行以下步骤: 1. 首先,确保您的服务器已经安装了 CentOS 7 操作系统,并且已经配置好网络连接。 2. 登录到服务器,并以 root 用户身份执行以下命令更新系统软件包: ``` yum update ``` 3. 安装 Grafana 的依赖包,执行以下命令: ``` yum install -y fontconfig freetype* urw-fonts ``` 4. 下载 Grafana 的安装包,可以从官方网站(https://grafana.com/grafana/download)上找到最新版本的下载链接。执行以下命令下载 Grafana: ``` wget <Grafana下载链接> ``` 5. 解压下载的安装包,执行以下命令: ``` tar -zxvf grafana-x.x.x-linux-amd64.tar.gz ``` 请将 "x.x.x" 替换为您下载的 Grafana 版本号。 6. 进入解压后的 Grafana 目录,执行以下命令启动 Grafana 服务: ``` cd grafana-x.x.x ./bin/grafana-server ``` 7. 默认情况下,Grafana 会在本地的 3000 端口上运行。您可以在浏览器中访问服务器的 IP 地址和端口号(例如:http://<服务器IP地址>:3000)来打开 Grafana 的 Web 界面。 8. 在首次访问时,会要求您设置一个新的管理员账户的用户名和密码。请按照提示进行设置。 以上就是在麒麟 V10 服务器上安装 Grafana 的步骤。祝您安装成功!如果有任何问题,请随时向我提问。

麒麟v10系统 如何安装

麒麟v10系统是基于Linux的开源操作系统,安装方法如下: 1. 下载麒麟v10系统的ISO镜像文件,可以在官网或者其他下载站点上找到。 2. 制作启动盘,可以使用U盘或者光盘进行制作。具体方法可以参考一些制作启动盘的软件或者教程。 3. 插入启动盘并重启电脑,在启动时按照提示进入BIOS设置,将启动顺序调整为优先从U盘或者光盘启动。 4. 进入麒麟v10系统的安装程序,根据提示进行安装。可以选择安装位置、分区、用户设置等。 5. 安装完成后,重启电脑即可进入麒麟v10系统。 需要注意的是,在安装前最好备份重要数据,并在安装时谨慎操作,以免造成不必要的损失。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

麒麟V10安装MySQL数据库

在虚拟机上安装一个国产系统麒麟V10,在麒麟V10上安装MySQL数据库
recommend-type

麒麟V10安装虚拟机.doc

在麒麟系统(arm64或aarch64)或者普通的linux系统安装虚拟机
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

机器学习怎么将excel转为csv文件

机器学习是一种利用计算机算法和统计数据的方法来训练计算机来进行自动学习的科学,无法直接将excel文件转为csv文件。但是可以使用Python编程语言来读取Excel文件内容并将其保存为CSV文件。您可以使用Pandas库来读取Excel文件,并使用to_csv()函数将其保存为CSV格式。以下是代码示例: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 excel_data = pd.read_excel('example.xlsx') # 将数据保存为 CSV 文件 excel_data.to_csv('example.csv', index=
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

写出一个拉格朗日多项式插值程序,并调用该函数做图

好的,以下是一个使用拉格朗日多项式进行插值的 Python 代码: ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def lagrangeInterpolation(x, y, x_interp): """ 使用拉格朗日多项式进行插值 x: 已知点的 x 坐标数组 y: 已知点的 y 坐标数组 x_interp: 插值点的 x 坐标数组 """ n = len(x) m = len(x_interp) L = np.zeros([n, m]) fo