ubuntu9.10下使用vsftpd,搭建ftp server!

本文介绍如何在Ubuntu系统中安装和配置vsftpd服务,实现与Windows之间的文件传输。包括安装vsftpd、开启21端口、配置vsftpd.conf以允许用户登录并上传文件,以及重启服务的方法。
方便从windows用ftp传文件到vmware的ubuntu虚拟机上。

1. hdf@hdf-desktop:sudo apt-get install vsftpd

2. 使用 netstat -tnl 可以查看是否打开了 21 端口。

tcp 0 0 0.0.0.0:21 0.0.0.0:* LISTEN

3. 用浏览器访问一下吧

ftp://192.168.0.218

安装完毕后,匿名用户可以正常访问ftp

=====================================
下面对 ftp 进行一些简单的配置 可以让用户登录 而且可以上传文件

首先修改 vsftpd.conf 配置文件,必须要管理员权限才可以

vi /etc/vsftpd.conf

去掉一些 注释

local_enable=YES 允许本地用户登录
write_enable=YES 本地用户可以对目录写的权限
anon_upload_enable=YES 允许上传文件
anon_mkdir_write_enable=YES 允许新建文件目录吧。

具体一些 还要慢慢摸索, 这里只是简单的配置 , 作为与windows 文件交换的通道。

然后保存退出。。。重启 vsftpd

对vsftpd 操作命令:

/etc/init.d/vsftpd {start|stop|restart|reload|status}

ok, 可以上传文件, 那么上传的文件 保存在 ubuntu 什么地方呢 ?

就是 /home/hdf
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值