arm架构下的麒麟v10 sp01上安装kerberos?

在ARM架构下的麒麟V10 SP01上安装Kerberos需要进行以下步骤：

1. 安装Kerberos软件包：在麒麟V10 SP01上安装Kerberos需要先下载Kerberos的软件包，然后进行解压缩和安装。可以使用Linux系统自带的命令来安装软件包，比如使用dpkg来进行安装。

2. 配置Kerberos服务器：安装完Kerberos软件包后，需要对Kerberos服务器进行配置。配置主要包括设置域名和Kerberos服务的角色等，可以通过修改配置文件进行设置。

3. 安装客户端：在Kerberos服务器配置好后，需要在麒麟V10 SP01上安装Kerberos客户端。安装客户端后，即可通过Kerberos身份验证实现对服务器的访问。

4. 配置Kerberos客户端：安装完Kerberos客户端后，需要进行配置。主要配置包括设置Kerberos服务器、realm域和Kerberos身份验证文件等。

5. 测试验证：在完成上述步骤后，即可对Kerberos进行测试验证。测试通过后，即可在ARM架构下的麒麟V10 SP01上成功安装Kerberos。

总之，在ARM架构下的麒麟V10 SP01上安装Kerberos需要进行多个步骤，并需仔细配置各项参数。安装成功后，可以实现对服务器的安全访问。

相关问题

创建存储过程tran_save，首先开始事务，向course表中添加一条记录，设置保存点sp01，然后再删除该记录，并回滚到事务保存点sp01处，最后提交事务。执行存储过程tran_save，验证course表中的记录是否插入成功

可以使用以下 SQL 代码创建存储过程 tran_save，实现上述要求：

CREATE PROCEDURE tran_save
AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON;
    BEGIN TRANSACTION;
    -- 向course表中添加一条记录
    INSERT INTO course (course_name, course_desc)
    VALUES ('Math', 'Mathematics course');
    -- 设置保存点sp01
    SAVE TRANSACTION sp01;
    -- 删除刚才添加的记录
    DELETE FROM course WHERE course_name = 'Math';
    -- 回滚到事务保存点sp01处
    ROLLBACK TRANSACTION sp01;
    -- 提交事务
    COMMIT TRANSACTION;
END

执行存储过程 tran_save 可以使用以下代码：

EXEC tran_save;

执行后可以通过以下代码验证 course 表中是否有 Math 课程记录：

SELECT * FROM course WHERE course_name = 'Math';

如果 Math 课程记录不存在，则说明存储过程 tran_save 正确执行了事务回滚操作。

% 读入语音 [Input, Fs] = audioread('sp01.wav'); Time = (0:1/Fs:(length(Input)-1)/Fs)'; Input = Input(:,1); SNR=10; [NoisyInput,Noise] = add_noise(Input,SNR);%加噪 %% 算法 [spectruesub_enspeech] = spectruesub(NoisyInput); [wiener_enspeech] = wienerfilter(NoisyInput); [Klaman_Output] = kalman(NoisyInput,Fs,Noise); %将长度对齐 sig_len=length(spectruesub_enspeech); NoisyInput=NoisyInput(1:sig_len); Input=Input(1:sig_len); wiener_enspeech=wiener_enspeech(1:sig_len); Klaman_Output=Klaman_Output(1:sig_len); Time = (0:1/Fs:(sig_len-1)/Fs)';

这段代码中，你读入了一个名为"sp01.wav"的语音文件，并将其存储在Input中。接着，你使用add_noise函数为其添加了一定的噪声，并将处理后的语音信号存储在NoisyInput中。

然后，你使用了三种语音增强算法：spectruesub、wienerfilter和kalman。这些算法通过对NoisyInput进行处理，试图去除噪声并还原原始语音信号。处理后的信号分别存储在spectruesub_enspeech、wiener_enspeech和Klaman_Output中。

最后，你将处理后的信号长度对齐，并存储在相应的变量中。Time变量是一个时间轴，用于可视化和分析处理后的语音信号。