/etc/rc.d/rc.loca

时间: 2024-08-15 13:06:42 浏览: 90
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ubuntu系统中/etc/rc.local和/etc/init.d/rc.local的区别详解

`/etc/rc.d/rc.local` 是 Unix 和类 Unix 操作系统的初始化脚本文件之一,在启动过程中执行特定的任务。这个文件通常用于配置系统启动时要运行的程序或命令,特别是那些不能由其他初始化脚本(如 `/etc/rc.conf`)管理的程序。 在大多数基于 Linux 的发行版中,这个文件会在 `rc.local` 这个名字下存在,并在启动过程的最后阶段被调用。不过,值得注意的是,随着现代系统越来越依赖于 systemd 或 upstart 这样的进程管理系统来控制服务的生命周期,许多传统的 init 脚本(包括 `rc.local`),已经被这些新的机制所取代。 ### 示例代码 尽管如此,假设你在某个仍然使用旧式初始化流程的环境中,下面是一个简单的 `rc.local` 文件示例: ```bash #!/bin/bash # 执行一些自定义任务,比如设置网络配置 echo "Setting network configuration..." sudo ifconfig eth0 192.168.1.10 netmask 255.255.255.0 # 开始 Web 服务器 echo "Starting web server..." sudo /usr/sbin/apache2 -D FOREGROUND ``` 这段代码首先设置了一个静态 IP 地址给网络接口,然后启动 Apache 作为 Web 服务器。 ### 注意事项 1. **兼容性**:确保你的系统支持 `rc.local` 并且理解它可能与现代服务管理工具不兼容。 2. **安全**:在生产环境中使用 `root` 权限执行脚本可能导致安全风险,应谨慎考虑并采用适当的权限设置。 3. **替代方案**:对于新安装或维护的系统,推荐使用 systemd 单元文件来管理服务。 ---
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帮我分析一下下面代码有什么问题:#模型导入 import paddlehub as hub ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server") import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont,ImageDraw,Image def drawText(text, width, height, file): #创建一张全白的图片用来绘制中文 img = np.full((height, width, 3),fill_value=255,dtype=np.uint8) #文字大小 font_size = int(width/len(text)) - 5 #绘制中文 #cv2.putText(img, text ,(width - font_size/2, height - font_size/2),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,0,0),1) #导入字体文件 fontpath = "C:/Users/lenovo/Desktop/人工智能/chinese_cht.ttf" #设置字体的颜色 b,g,r,a = 0,0,0,0 #设置字体大小 font = ImageFont.truetype(fontpath, font_size) #将numpy array的图片格式转为PIL的图片格式 img_pil = Image.fromarray(img) #创建画板 draw = ImageDraw.Draw(img_pil) #在图片上绘制中文 draw.text((width/2 - int(len(text)*(font_size/2)), int(height/2 - font_size/2)), text, font=font, fill=(b,g,r,a)) #将图片转为numpy array的数据格式 img = np.array(img_pil) #保存图片 cv2.imwrite(f"txt/{file}",img) image_path = 'image.jpeg' # 读取测试文件夹test.txt中的照片路径 np_images =[cv2.imread(image_path)] results = ocr.recognize_text( images=np_images, # 图片数据,ndarray.shape 为 [H, W, C],BGR格式; use_gpu=False, # 是否使用 GPU;若使用GPU,请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径,默认设为 ocr_result; visualization=False, # 是否将识别结果保存为图片文件; box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值; text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值; image = cv2.imread(image_path) for result in results: data = result['data'] save_path = result['save_path'] for infomation in data: loca = infomation['text_box_position'] print(loca, infomation['text']) crop_img = image[loca[0][1]:loca[2][1], loca[0][0]:loca[2][0]] # 保存小图片 cv2.imwrite('txt/' + str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + '.jpg', crop_img) text = infomation['text'] drawText(text, loca[2][1] - loca[0][1], loca[2][0] - loca[0][0], str(loca[0][1]) + str(loca[2][1]) + "M.jpg")

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