linux pxe装机

时间: 2023-10-17 14:32:05 浏览: 70
引用内容提供了在Linux系统上安装syslinux和配置tftp服务器的步骤,引用内容提供了创建pxelinux.cfg目录的步骤,引用内容提供了保存自动应答软件和编辑引导菜单的步骤。 PXE(Preboot Execution Environment)是一种网络引导协议,可以通过网络从服务器上安装和配置操作系统。使用PXE进行Linux装机可以实现批量装机和自动化装机的需求。 在进行Linux PXE装机之前,需要进行以下步骤: 1. 安装syslinux和tftp服务器:使用命令`yum install -y syslinux`安装syslinux,并使用命令`yum install -y tftp-server`安装tftp服务器。 2. 复制pxelinux.0文件到tftp服务器目录:使用命令`cp /usr/share/syslinux/pxelinux.0 /var/lib/tftpboot/`将pxelinux.0文件复制到tftp服务器的目录下。 3. 创建pxelinux.cfg目录:使用命令`mkdir /var/lib/tftpboot/pxelinux.cfg`创建pxelinux.cfg目录,该目录用于存放引导菜单的配置文件。 4. 准备自动应答文件:将自动应答文件(比如ks.cfg)保存到服务器上,可以使用命令`cp /root/anaconda-ks.cfg /var/ftp/ks.cfg`将anaconda-ks.cfg文件复制到/var/ftp/目录下。 5. 编辑引导菜单的配置文件:使用命令`vim /var/lib/tftpboot/pxelinux.cfg/default`编辑引导菜单的配置文件,添加以下内容: ``` default auto prompt 0 label auto kernel vmlinuz append initrd=initrd.img method=ftp://192.168.100.10/centos7 ks=ftp://192.168.100.10/ks.cfg ``` 通过以上步骤,可以实现Linux PXE装机。在客户端上启动时,系统将从tftp服务器上下载引导文件pxelinux.0,然后根据引导菜单的配置文件default进行自动安装,同时使用指定的自动应答文件ks.cfg进行操作系统的配置。 请根据实际需求和网络环境进行相应的配置和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Linux——轻松学会PXE高效网络装机](https://blog.csdn.net/m0_61744194/article/details/124291052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [如何使用PXE实现Linux网络装机](https://blog.csdn.net/YsDou/article/details/120143627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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