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技巧转自：记账网站 aulara.cn
印象中，gitolite这个实用Perl软件可以通过SSH身份验证触发指定动作，以执行脚本进行授权git操作。 于是调查了一下，发现SSH的authorized_keys文件里可以为每一个key配上command，一旦验证身份成功就会强制调用该command，从而实现“不登录远程Shell即可执行特定脚本”。
该技巧非常爽，但有个缺点：配上command的key必须是唯一的，大量使用会导致authorized_keys里充斥过多条目。
[术语]
是不是可以把这一技巧简称为“SSH Trigger Action”？：）
[实践]
rsync的维护者特别编写了一个Perl脚本专门用于上述技巧，配合rsync的-e选项，实现出触发式同步数据功能。
工具名字也很好玩，叫rrsync。
以下是在试验机上编写的SSH Trigger Action条目：
command="rrsync /tmp/try",from="192.168.0.119" ssh-rsa AAAA...
rsync本地与远程目录同步原理与生产实践
rsync是一种基于增量差异比对的文件同步协议，其核心原理是通过滚动哈希（rolling checksum）实现字节级变更识别，仅传输变化块而非全量文件，显著提升带宽利用率与同步效率。该技术价值在于兼顾可靠性、可审计性与中断续传能力，广泛应用于Linux系统备份、网站部署、跨环境代码同步等场景。相比scp或cp，rsync支持权限保留、软链接处理、时间戳校验及精细过滤；而基于SSH的通信模式，天然集成用户认证、加密通道与权限控制，规避了rsync未授权访问漏洞等安全风险。本文深入解析rsync在local与
实现scp、rsync 免密传输实现步骤及原理，小白上手
从A（客户端）向目标机B（服务器）传输文件时，每传一个文件输一次密码，就很头大大大大大大！
rsync over SSH：生产级安全文件同步工作流
rsync是一种基于差异比较的高效文件同步工具，其核心原理是通过滚动校验算法识别源与目标间的字节级变化，仅传输变更部分；SSH则提供加密通道与密钥认证双重保障，构成零信任环境下的可信传输基础。这种组合不仅规避了rsync daemon模式暴露端口带来的未授权访问风险，更天然适配现代开发基础设施——从VS Code Remote-SSH远程编辑、Git over SSH版本控制，到CI/CD流水线中的原子化部署，均依赖同一套SSH密钥体系。技术价值体现在安全性（权限继承+操作审计）、效率性（增量同步+智能压缩
rsyncd服务免密及inotify监控下的rsync同步
async数据异步 ==> 保存文件（目标）==> 将数据先放到缓冲区，再周期性（一般是30s）的去同步到磁盘，适合大批量数据同步的场景。[root@localhost ~]# touch /app/studentweb/c{1..2}.txt //创建文件测试。sync数据同步 ==> 保存文件（目标）==> 强制把缓存中的数据写入磁盘（立即保存），实时性要求较高的场景。-rw-r--r--. 1 root root 0 7月 18 11:06 /tmp/lj。
lsyncd实时同步,双机同步,替代rsync+inotify
Lysncd 实际上是lua语言封装了 inotify 和 rsync 工具，采用了 Linux 内核（2.6.13 及以后）里的 inotify 触发机制，然后通过rsync去差异同步，达到实时的效果。我认为它最令人称道的特性是，完美解决了 inotify + rsync海量文件同步带来的文件频繁发送文件列表的问题 —— 通过时间延迟或累计触发事件次数实现。另外，它的配置方式很简单，lua本身...
Linux服务器文件实时同步：rsync+sersync原理、部署与生产环境调优
文件同步是运维和数据备份领域的基础技术，其核心目标是确保不同服务器或存储节点间的数据一致性。传统定时同步方案存在数据实时性差、恢复点目标（RPO）长等痛点。基于inotify机制的实时文件监控技术应运而生，它通过监听内核文件系统事件，实现了文件变化的即时感知。结合高效的增量同步算法，如rsync的滚动校验和差异传输，可以在极低带宽消耗下完成数据同步，为构建高可用架构、分布式存储和灾备体系提供了关键技术支撑。本文聚焦于rsync与sersync的组合方案，深入解析其监控触发与增量同步的协同原理，并提供从环境准
rsync 远程备份 利用公钥备份，无需输入密码
用一个简单的办法用ssh 公钥的方式比较方便，相当于门锁具备了自动识别功能。第一步 生成 秘钥 ssh-keygen -t rsa -b 4096。ssh需要用到守护教程，需要在远程服务端配置，比较麻烦。输入远程服务器登录密码 注意@前面是用户名。第三步，无需配置密码文件，可以直接备份。第二步，将秘钥分发给 远程的服务器。
利用Python实现FGO自动战斗脚本
Fate/Grand Order（非的肝不过欧的）作为索尼为了拯救自己不倒闭而开发的面向月厨的骗氪养成抽卡爆肝游戏，居然没有像隔壁《阴阳师》的自动战斗系统（看看别人现在都自带脚本了）。毕竟是懒得肝，就不妨写一个脚本来肝算了，省时省力。 开始 一个战斗脚本，其实可以算是AI的初步了。虽然只是暴力算出造成最大伤害的方案orz。 我们在这里不考虑释放 技能 、 宝具 和 暴击星 这三样非常重要的东西。...
rsync的远程同步备份
将公钥中字符串追加到对⽅主机的对应⽤户的家⽬录的~/.ssh/authorized_key。chgrp -R code /code. #修给⽬录code的所属的组为code组。1.选择⼀个账户 zhangsan。3.ssh-copy-id -p9999 ⽤户@ip。修嘎ssh服务端⼝，不允许root远程登录。root⽆法远程登录，需要其他的⽤户和权限。2.⽣成公钥和私钥 ssh-keygen。ssh -l⽤户 -p端⼝ 域名/ip。ssh -p端⼝ ⽤户@ip。scp也是依赖于sshd服务。
Keil5保姆级安装指南：从破解到STM32开发环境配置（附常见错误解决方案）
本文提供Keil5从安装到STM32开发环境配置的完整指南，包含破解步骤、常见错误解决方案及多芯片支持配置。详细讲解环境预检、核心安装、许可证管理及高效开发环境设置，帮助开发者快速搭建嵌入式开发平台。特别针对安装和卸载过程中的关键问题提供专业解决方案。
切比雪夫插值
切比雪夫插值是一种基于切比雪夫节点的多项式插值方法，其优势是减少插值误差(特别是龙格现象：表现为高维插值时在边缘处插值误差骤增)。本文对其基本操作进行说明。
rsync
一、简介 1、认识 Rsync（remote synchronize）是一个远程数据同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件。Rsync使用所谓的“Rsync算法”来使本地和远 程两个主机之间的文件达到同步，这个算法只传送两个文件的不同部分，而不是每次都整份传送，因此速度相当快 Rsync支持大多数的类Unix系统，无论是Linux、Solaris还是BSD上都经过了...
SFF-8654接口引脚定义全解析：从SAS到U.2的高速硬件连接核心
在高速数据存储与传输领域，接口标准是连接主机与存储设备、确保信号完整性与协议互通性的物理基础。其核心原理在于通过精确定义的物理引脚和电气特性，承载不同的高速串行通信协议，如SAS和PCIe。这类高密度连接器的技术价值在于以紧凑的形态支持多协议兼容与高速率传输，满足了企业级存储、高性能计算对带宽和可靠性的苛刻要求。典型的应用场景包括服务器硬盘背板连接、NVMe U.2固态硬盘直连以及外部存储扩展。本文聚焦于SFF-8654（亦称Mini SAS HD）这一关键接口，深入剖析其引脚定义、信号分区（如高速数据通道
rsync+inotify文件实时同步
内容： • rsync 远程同步 • 实战1： 备份/var/www/html 目录 • 实战2： 使用ssh密钥实现无交互备份 • 实战3：配置rsync+inotify实现实时同步 • 实验环境： 服务端：63.cn IP：192.168.10.63 客户端：64.cn IP：192.168.10.64 rsync 远程同步： 一款快速增量备份工具 Remote Sync，远程同步 支持本地复制，或者与其他SSH、rsync主机同步。 作用：做数据备份 备份方式： 完全备份 增量备份 rsyn
制作Ubuntu22.04启动盘
现在越来越多程序代码都需要运行在linux环境下，运行这些代码的前提是安装一个稳定的linux操作系统。本文选择Ubuntu 22.04去制作系统启动盘。本文主要对ubuntu22.04的启动盘制作过程进行了详细的说明，希望能帮助到有需要的朋友。
CRC_16---ModBus 计算方法及代码实现
1、 CRC寄存器初始值为 0xFFFF；即16个字节全为1； 2、 CRC-16 / ModBus的多项式0xA001H (1010 0000 0000 0001B) ； ‘H’表示16进制数，‘B’表示二进制数。 计算步骤为： (1).预置 16 位寄存器为十六进制 0xFFFF（即全为 1） ，称此寄存器为 CRC 寄存器； (2).把第一个 8 位数据与 16 位 CRC 寄存器的低位相异或，把结果放于 CRC 寄存器； (3).检测相异或后的CRC寄存器的最低位，若最低位为1，CRC寄存器
linux服务-rsync+inotify文件同步-ssh
rsync+inotify 是 Linux 下实时文件同步的经典方案，核心逻辑是，二者协同实现 “实时响应、低耗高效” 的同步效果，广泛适用于数据备份、集群文件共享等场景。
FineReport 动态列切换统计维度
目标： 自己选择统计维度进行数据的汇总统计数据集参数实现动态列。
ubuntu rsync inotify 配置
CentOS 5.3的rsync升级3。X 安装步骤 [c-sharp] view plaincopyprint? wget http://packages.sw.be/rpmforge-release/rpmforge-release-0.3.6-1.el5.rf.i386.rpm rpm -ivh rpmforge-release-0.3.6-1.el5.rf.i386
华为OD机试真题 新系统2026-04-01 Python&JS 实现【空间占用计算】
员工A的磁盘空间经常被耗尽，他需要找到占用空间最大的目录或文件，然后决定如何清理文件释放空间。给定某一目录，请编写程序帮助他统计该目录内一级子目录和文件的占用空间，并返回目标目录一级子项(文件或子目录)中占用空间最大的项。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
rsync+inotify实现触发式备份
rsync是一个开源的快速备份工具，可以在不同主机之间间相同步整个目录树，支持增量备份，保持链接及权限，且采用优化的同步算法，传输前执行压缩，因此非常适用于异地备份、镜像服务器等应用。在远程同步任务中，负责发起rsync同步的客户机成为发起端，而负责响应同步任务的服务器成为同步源。发起端在发起同步任务的时候对同步源中的同步目录需具有读取权限，这样才能实现同步。而这种同步被称为下行同步，即以rsyn...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
Linux-rsync远程同步
Rsync一款快速增量备份工具 Remote Sync，远程同步，实现快速、安全、高效的异地备份，并且实现数据同步。 支持本地复制，或者与其他SSH、rsync主机同步 ----在远程同步任务中，负责发起rsync同步操作的客户机被称为发起端，而负责相应来自客户机的rsync同步操作的服务器成为同步源。----在同步过程中，同步源负责提供文档的原始位置，发起段应对该位置具有读取权限。 ----rs...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
rsync远程同步
防伪码：既然目标是地平线，留给世界的只能是背影 第十三章 rsync远程同步前言：本章主要讲解实现快速、安全、高效的异地备份，编写触发式同步脚本，实现数据同步。一、理论部分实验1、 配置rsync源服务器A（同步源提供数据的原始位置，发起端读取同步源的数据）1）...
rsync和inotify-tools实现两个linux机器的文件实时共享
Inotify 是一种强大的、细粒度的、异步的文件系统事件监控机制，linux内核从2.6.13起，加入了Inotify支持，通过Inotify可以监控文件系统中添加、删除，修改、移动等各种细微事件，利用这个内核接口，第三方软件就可以监控文件系统下文件的各种变化情况，而inotify-tools就是这样的一个第三方软件。当服务主备或负载均衡的方式部署在两个服务器上时，服务会在本地生成文件，需要实现文件在两个机器实时同步，可以使用rsync和inotify-tools实现这一目标。(2) 设置免密登录。
使用rsync构建镜像网站
需求描述: 1.服务器A(北京)作为rsync发起端,吗，目/var/www/html 作为原始位置。 2.服务器B(深圳)作为远程rsync服务器,目录/var/www/html作为目标位置。 3.结合inotify机制实现触发的上行同步，保持两个站点的网页文档一致。 操作： 1.安装配置rsync 1）清空自带yum源:rm -rf /etc/yum.repos.d/CentOS-* 2）挂载:mount /dev/cdrom /mnt/ 3)安装:yum -y install rsync 4)备份rs
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