CentOS下SSH无密码登录的配置

本文介绍如何在CentOS系统中配置SSH无密码登录,包括修改sshd配置文件、生成密钥对、导入公钥及调整权限等步骤。

1、确认本机sshd的配置文件(需要root权限)

$ gedit /etc/ssh/sshd_config
找到以下内容,并去掉注释符”#“
RSAAuthentication yes
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile      .ssh/authorized_keys

2、如果修改了配置文件需要重启sshd服务 (需要root权限)

$ /sbin/service sshd restart
配置SSH无密码登录需要3步:
    1.生成公钥和私钥
    2.导入公钥到认证文件,更改权限
    3.测试

3.生成公钥和私钥

  Shell代码:  ssh-keygen -t rsa
  默认在 ~/.ssh目录生成两个文件:
  id_rsa      :私钥
  id_rsa.pub  :公钥

4.导入公钥到认证文件,更改权限

    4.1 导入本机

        Shell代码:  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys  

    4.2 导入要免密码登录的服务器

        首先将公钥复制到服务器
        Shell代码:  scp ~/.ssh/id_rsa.pub xxx@host:/home/id_rsa.pub  
        然后,将公钥导入到认证文件(这一步的操作在服务器上进行)
        Shell代码:  cat /home/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 

    4.3 在服务器上更改权限

       Shell代码:   chmod 700 ~/.ssh
                    chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys  

5.测试  ssh xxx

原文 http://www.androidstar.cn/centos下ssh无密码登录的配置/

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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