封装短命令传递到云端服务器

最新推荐文章于 2025-12-19 12:03:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-19 12:03:37 发布 · 272 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#开发语言

qscp是一个用于将本地文件上传到云端的命令行工具，它基于SCP命令。用户需要提供两个参数，第一个参数是本地文件路径，第二个参数是目标云端路径。首先，创建~/bin目录并将qscp命令放入该目录，赋予其执行权限。接着，为了能在任何地方运行这个命令，需要编辑~/.bashrc文件，将~/bin添加到PATH环境变量中。

命令：qscp

把本地文件提交到云端

qscp的内容

scp -r $1 python7@xx.xxx.xxx.xxx:~/$2

$1传递的第一个参数 $2传递的第二个参数

创建一个~/bin目录  mkdir ~/bin

把qscp命令放到目录下，同时添加可执行权限

修改环境变量（搜索某个命令的顺序，就是从前往后搜）

vim ~/.bashrc

PATH=~/bin:$PATH

Ybeining
关注
基于C语言从0开始手撸MQTT协议代码连接标准的MQTT服务器，完成数据上传和命令下发响应(华为云IOT服务器)
12-02 5万+
本篇文章给大家讲解使用C语言从0开始手撸MQTT协议3.1.1(1883端口)代码，连接华为云服务器，完成数据上传，下发的命令响应。完整讲解MQTT协议整体的通信流程。，利用VS2022开发程序，使用windows下网络编程接口作为基础，封装MQTT协议连接华为云MQTT服务器，完成数据上云。
Python中的大语言模型云端部署技术
二进制的梦想
01-11 1270
大语言模型的云端部署涉及众多技术与挑战，从模型优化、硬件资源的配置，到高并发和低延迟的处理，再到云服务平台的选择，都需要开发者深入了解和合理规划。Python作为深度学习领域的重要工具，提供了强大的框架和库，帮助开发者在云端实现大语言模型的高效部署。通过合理选择云服务、优化模型和架构设计，开发者可以在云端实现高效的推理服务，并应对大规模并发请求的挑战。随着云计算技术的不断发展，未来大语言模型的云端部署将变得更加便捷、高效，并为各种应用场景提供强大的支持。
使用SSH的scp命令行传输文件到远程服务器
热门推荐
周君的个人博客
10-19 3万+
使用SSH的scp命令行传输文件到远程服务器
Android 封装Log工具并上传Log文件到服务器（带类名、方法名、行数、Crash的捕捉）
2401_85700009的博客
06-27 1001
但是我们还没有关注Crash的捕捉，因为我们自己无法判断Crash是出现在什么地方的，所以我们要写一个全局的Crash捕捉器，而Android提供了这个类，叫：Thread.UncaughtExceptionHandler，我们通过实现该接口，重写uncaughtException()方法，来处理遇到异常的情况。网上学习 Android的资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。因为在执行命令时，指令栈保存当前线程最近执行的代码。
WIFI、NBIOT、4G模块调试AT指令连接华为云物联网服务器（MQTT协议）
10-23 3288
本文将探讨几种常见的无线通信模块——EC20-4G、Air724ug-4G、NBIOT-BC26 和 ESP8266-WIFI，并展示如何通过发送AT指令来控制这些模块，利用MQTT协议连接华为云物联网平台，实现数据的高效上传。
SpringBoot上传文件到 后端服务器 或 云服务器（七牛云、阿里云、腾讯云等等都是一样的操作步骤）
彭_德华的博客
10-25 3860
文章目录一、新建SpringBoot项目1.pom.xml2.application.yml3.配置Swagger34.统一返回类Result5.统一异常响应ErrorCode二、上传文件到后端1.Controller2.Service3.Swagger3测试三、上传文件到云服务器1.前期准备2.SpringBoot集成2.1 配置SpringBoot2.2 七牛云工具类2.3 controller和service2.4 测试3.扩展 Demo Gitee地址：https://gitee.com/pdh_
华为云服务器镜像有啥区别
guojiyun1688的博客
05-21 1192
瞧！华为云服务器镜像家族的这些成员，是不是个个身怀绝技，又各司其职？•简单便捷的起点，适合初学者和基础业务。•专注定制化和批量部署，你的专属“生产线”。•促进资源共享和协作共赢，让你抱团取暖。•拓宽技术边界，满足多元、前沿的需求。明晰了它们之间的区别，你就能在华为云这个庞大的生态里，精准地选择最适合你的镜像，告别盲目配置，让你的云服务器真正为业务腾飞注入强劲动力！国际云：您值得信赖的华为云安全伙伴国际云 不仅是华为云的授权代理商，更致力于为用户提供全方位的华为云服务和安全支持。我们深知华为云。
服务器开发系列（四）——网络基础
oruchimaru0420的博客
10-14 3676
服务器开发系列文章之网络基础
天穹之上的守护神：车载云端KMS系统深度解析
weixin_42108533的博客
12-18 999
当我们回顾车载云端KMS的完整图景时，一个清晰的认知逐渐浮现：这不仅仅是一项技术，而是智能交通时代的“数字交通法规”和“信任基础设施”。认知一：安全不是成本，而是体验优秀的云端KMS让安全“隐身”——用户无需感知它的存在，却时刻享受它的保护。如同城市的供电系统，我们不会时刻想着“电从哪里来”，却享受着光明与动力。认知二：信任不是假设，而是可验证的计算在未来，每一条V2X消息、每一次OTA更新、每一笔数据交易，其可信度都可以被精确计算和验证。
使用5G通信实现FPGA与云端服务器的互联
04-29
### 使用5G技术实现FPGA与云端服务器互联的具体方法和架构 通过5G通信实现FPGA与云端服务器的互联，是一种高效且灵活的技术方案。该方案充分利用了5G网络的大带宽、低延迟特性以及FPGA的强大并行处理能力，适合于高...
Android实现上传文件到服务器实例详解
09-01
在Android应用开发中，将文件上传到服务器是常见的需求，比如用户分享图片或者视频到云端。本篇文章将详细解析如何实现这样一个功能，特别是在Android端如何实现文件上传，并且每5秒上传一次。我们将使用Android与...
浅析：Scheme开发语言
LiuSid7的博客
12-19 1257
Scheme是Lisp家族中的极简主义代表，以简洁优雅著称。其核心哲学是用最少语法实现强大功能，仅需几十个关键字就能构建完整系统。与Common Lisp不同，Scheme更注重教育价值，是《计算机程序的构造和解释》的教学语言，特别适合学习编程本质。 应用方面，Scheme主要用于编程教育和语言研究，但也能用于前后端开发。前端受其启发的JavaScript继承了许多特性，后端可通过Chez Scheme等实现高性能服务。现代衍生品Racket扩展了Scheme的能力，支持全栈开发与领域特定语言创建。 Sch
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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