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问/etc/厨师-服务器目录未在安装时创建
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Stack Overflow用户

提问于 2015-01-31 10:29:58

回答 2查看 745关注 0票数 0

我在CentOS6.4虚拟机上安装Chef (12.0.3)有困难。每当我安装Chef并使用这些命令重新配置时，就不会创建/etc/chef-server：

rpm -ivh chef-server-core-12.0.1-1.x86_64.rpm    
chef-server-ctl reconfigure

这是一个问题，因为所有用于身份验证的.pem文件都没有被创建。有人遇到过这个问题吗？我已经搜索过了，但到目前为止还没有发现有同样问题的人。任何帮助都是非常感谢的。

installation

chef-infra

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2015-02-02 01:12:54

Jotun，我认为您可能需要*.pem文件，因此需要搜索厨师-服务器目录。厨师12不创建厨师服务器目录，这是因为厨师12中没有默认用户(主厨11的管理内部)。因此，您必须使用以下命令独占地创建用户：

chef-server-ctl user-create any_user_name your_first_name your_last_name email password --filename FILE_NAME

这将创建一个具有管理权限的用户，文件名应该是创建admin.pem的路径。

以同样的方式创建组织，

chef-server-ctl org-create org_short_name org_full_name --association_user admin --filename FILENAME

这将创建一个与管理用户相关联的组织，文件名应该是创建厨师-valdator.pem的路径。

您可以继续执行在主厨11中使用的步骤，并配置工作站。

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2015-01-31 12:16:56

我找不到这个错误发生的原因，但我只是销毁了我的VM并创建了一个新的VM。很抱歉，如果你看到了这个在未来，并仍然想知道是什么导致了这个问题。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/28255058

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孔西皮

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在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载：http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍（Introduction to the Kalman Filter）为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。好了，现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。然后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是4度。由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值，分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的实际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻，进行新的最优估算。到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前，我们还要算出k时刻那个最优值（24.56度）的偏差。算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差，得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的3）。就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归，从而估算出最优的温度值。他运行的很快，而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg，就是卡尔曼增益（Kalman Gain）。他可以随不同的时刻而改变他自己的值，是不是很神奇！下面就要言归正传，讨论真正工程系统上的卡尔曼。 3．卡尔曼滤波器算法（The Kalman Filter Algorithm）在这一部分，我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随即变量（Random Variable），高斯

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PythonRobotics 是用 Python 实现的机器人算法案例集合，该库包括了机器人设计中常用的定位算法、测绘算法、路径规划算法、SLAM、路径跟踪算法。 Github 地址： https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics 需求 Python 3.6.x numpy scipy matplotlib pandas cvxpy 如何使用安装所需的库 Clone 该库在每个目录中执行 python 脚本如果你喜欢这个库，请 star ：）

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Github 项目推荐 | 用 Python 实现的机器人算法示例集合 —— PythonRobotics

卡尔曼滤波器的特殊案例

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卡阿尔曼滤波器为每个结果状态找到最佳的平均因子。另外，以某种方式保存过去的状态。它针对每个时间范围对变量执行联合概率分布。该算法对每个步骤使用新的均值和新方差，以便计算结果的不确定性，并尝试为测量更新（传感/预测）和运动更新（运动）的每个时间范围提供准确的测量。该算法还使用其他误差和统计噪声来表示初始的不确定性。

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1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键

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解读基于多传感器融合的卡尔曼滤波算法

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卡尔曼滤波器是传感器融合工程师用于自动驾驶汽车的工具。想象一下，你有一个雷达传感器，告诉你另一辆车距离15米，一个激光传感器说车辆距离20米。你如何协调这些传感器测量？这就是卡尔曼滤波器的功能。卡尔曼滤波在自动驾驶汽车上的应用十分广泛，本文讲述卡尔曼滤波算法，希望对你有所帮助。

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测试卡尔曼滤波器(Kalman Filter)

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真实的温度测试数据，通过加热棒加热一盆水测得的真实数据，X轴是时间秒，Y轴是温度。

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2021/04/13

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卡尔曼滤波器原理和matlab实现

https 网络安全

项目最近正好用上kalman滤波器，故整理一下kalman滤波器相关资料，网上有很多详细的kalman资料，参考如下： 1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/34656822 2、https://blog.csdn.net/m0_37953670/article/details/89528002 由于项目处理的是一维信号，过滤噪点，故上面2篇文献足够完成项目

用户9925864

2022/07/27

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Self-Driving干货铺2：卡尔曼滤波

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卡尔曼滤波是无人驾驶中应用最广泛的算法之一，在传感器融合与定位中几乎无处不在，之前一直想写篇卡尔曼滤波器的文章，但理解和应用程度都无法企及BZARG 大神的文章，因此就对该文章分享一波，本文原文来自 BZARG 大神的文章《How a Kalman filter works, in pictures》，后 engineerlixl 大神进行了翻译。由于写得太好了，经过作者同意后和大家一起分享。另外关于卡尔曼滤波器Matlab官网也推出了介绍视频，感兴趣的可通过如下链接进行查看：

Defry

2022/04/19

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面向软件工程师的卡尔曼滤波器

机器人编程算法

与我的朋友交谈时，我经常听到：“哦，卡尔曼(Kalman)滤波器……我经常学它，然后我什么都忘了”。好吧，考虑到卡尔曼滤波器(KF)是世界上应用最广泛的算法之一(如果环顾四周，你80％的技术可能已经在内部运行某种KF)，让我们尝试将其弄清楚。

磐创AI

2020/03/04

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【译】图解卡尔曼滤波(Kalman Filter)

external filter

译者注：这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释，如果你认真的读完本文，你将对卡尔曼滤波有一个更加清晰的认识，并且可以手推卡尔曼滤波。原文作者使用了漂亮的图片和颜色来阐明它的原理（读起来并不会因公式多而感到枯燥），所以请勇敢地读下去！

好好学SLAM

2021/05/28

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近十年的VI-SLAM算法综述与发展（附链接）

学习方法编程算法 https 网络安全

本文转载自INDEMIND，作者半不闲居士@CSDN。文章仅用于学术分享。本文约7000字，建议阅读14分钟本文为作者在从事Slam相关工作中对这几年遇到以及改进过相关VIO算法内容总结。 1、背景介绍一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、前端、后端、回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们

数据派THU

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