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虚拟机安装的UOS系统无法登陆。
默认是没有安装ssh服务的，安装ssh，提示依赖关系。
apt-get install openssh-server
安装依赖关系包
apt-get install openssh-client=1:7.7p1-2
完成ssh安装：apt-get install openssh-server
重启ssh服务
service sshd restart
连接正常：
延伸学习：
ssh配置文件/etc/ssh/sshd_config
uos源：http://uos.packages.chinauos.cn/uos
统信UOS专业版使用小技巧
[UOS使用小技巧] 一、解决sudo每次输入密码 satan@YZQ:~$ sudo vim /etc/sudoers 23 %sudo ALL=(ALL:ALL) NOPASSWD:ALL 二、解决root无法远程ssh连接 Satan> ssh root@192.168.199.177 root@192.168.199.177’s password: Permission denied, please try again. 将prohibit-password修改为yes，表示允许root
uos server 无法通过ssh工具连接
uos server 服务器操作系统 在虚拟机中安装好之后，防火墙已经关闭，ssh服务已经启动，但通过finalshell等ssh工具连接报错 ：java.net.ConnectException: Connection timed out: connect
Linux配置SSH服务
可通过SSH服务远程登陆Linux系统，本文介绍如何安装相关服务和登陆方法。
安装SSH
1.输入 rpm -qa |grep ssh 查找当前系统是否已经安装; 2.若没有安装ssh,执行命令：sudo apt-get install openssh-server; 3.查看服务是否启动：ps -ef | grep ssh; 4.启动服务： a.service sshd start; b.service sshd restart; c./e
统信UOS_arm64开发环境配置
统信UOS开发机器配置 一、配置ssh远程登陆并设置为开机自启动 (1)sudo vim /etc/ssh/sshd_config 修改以下三行 LoginGraceTime 120 PermitRootLogin yes StrictModes yes (2)systemctl enable ssh update-rc.d ssh enable 2 3 4 5 service sshd restart 二、安装开发环境所用的包 安装PyQt4 安装pyqt4–采用apt-get在线安装 sudo apt-
Uos统信系统 SSH
Uos统信系统 SSH
桌面专业版【ssh配置】
UOS统信SSH协议的简单使用方法。包含软件安装，服务启动及常见问题等内容。
Uos统信系统控制台欢迎登陆后消息及所处区域配置
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UOS系统配置root权限登陆ssh服务
安装openssh sudo apt install openssh-server -y 启动ssh服务 sudo /etc/init.d/ssh start 验证服务是否开启 ps -e | grep ssh 获取ip地址 ifconfig 同一网段中尝试使用SSH客户端登陆，但是反复提示输入密码，无法使用root账号登陆。 修改SSH配置文件 sudo nano /etc/ssh/sshd_config 往下拉找到 # Authentication: #LoginGraceTime 2m #Pe
Windows 24H2下eNSP AR_40启动失败的终极修复指南
本文针对Windows 11 24H2更新后eNSP AR_40路由器启动失败的问题，提供了终极修复方案。核心在于解决系统强制虚拟化安全（VBS/Hyper-V）与老版模拟软件的兼容性冲突。指南详细介绍了安装关键系统更新KB5053656、精细调整Windows虚拟化功能以及后续排错步骤，帮助用户在24H2系统上稳定运行eNSP进行网络实验。
微调BERT进行中文文本分类任务(Pytorch代码实现)
BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。其模型结构由多层Transformer的Encoder堆叠而成，在大规模语料中进行预训练后，迁移到下游任务，仅进行参数微调训练，就能显著提升性能。本文聚焦于微调中文BERT进行新闻标题分类任务的代码实现。
统信UOS配置网络连SSH
统信UOS系统 统信UOS系统是基于Ubuntu做的，也就是Debian系，由于Debian系的网卡配置跟Redhat系很不一样，Redhat是放在/etc/sysconfig/network-scripts目录下面的一大堆文件里面。而Debian系的网卡配置则是存在/etc/network/interfaces这个文件里面，而且不管你有多少块网卡，系统都把配置统统放在这个文件里，配置静态IP、Route方式如下： root@root:~# cat /etc/network/interfaces sour
手把手教你用Qt5打造二次元游戏启动器（附鸣潮同款UI源码）
本文详细介绍了如何使用Qt5框架从零开始构建一个功能完整、UI风格贴近《鸣潮》的二次元游戏启动器。教程涵盖无边框窗口、动态背景、自定义控件绘制、多线程资源加载以及下载管理等核心模块的实现，并提供了可运行的源码参考，帮助C++开发者和Qt爱好者深入掌握现代桌面应用开发技术。
UOS系统使用root账号远程ssh登陆配置
UOS系统安装后，默认是无法远程使用ssh远程登陆服务器的，本文介绍使用ssh远程登陆服务器的安装及配置方式。 一、检查系统是否安装的有ssh服务，命令如下： ps -e | grep ssh 如无任何输出信息，则表示没有安装或者启用ssh服务。 二、安装OPENSSH sudo apt install openssh-server –y 三、启动ssh服务 sudo /etc/init.d/ssh start 四、验证ssh服务是否开启 ps -e | grep ssh 五、使用.
Cortex-M内核DWT周期计数器：从原理到STM32实战时间测量与性能分析
在嵌入式开发中，代码执行耗时测量是性能优化的基础。除了依赖外设定时器或SysTick，ARM Cortex-M3/M4/M7内核自带的DWT（Data Watchpoint and Tracker）调试组件提供了一种极低侵入性的硬件计时方案。其内部的32位周期计数器CYCCNT跟随内核时钟递增，无需占用额外引脚或定时器资源，即可实现纳秒级分辨率的函数耗时测量、中断响应分析及延时实现。从DWT寄存器配置、周期差值计算到基于SystemCoreClock的微秒换算，开发者可以快速搭建一套轻量级性能分析工具。本文
服务器测试之GPU基础汇总
GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。一个专门的图形核心处理器。GPU是显示卡的“大脑”，决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。可以形象的理解为90%的ALU(运算单元)，5%的Control(控制单元)、5%的Cache(缓存单元)GPU的设计原理——总结为大量的简单运算。
UOS 获取Root权限
UOS 获取Root权限 最近关于 UOS 新闻比较多，于是上手看看，可以访问访问官网下载尝。 官网下载：https://www.chinauos.com/cooperative UOS安装之后并无ROOT权限，设置中也可尝试获取开发者模式才能获相关权限。不过开发者模式需要注册并进行申请。 鉴于此，下面介绍相对简便获取 root 权限的方式，开启 root 远程登陆 ssh 的方法。 首先下载一个 CentOS boot 镜像，目前最新的是 8.1.1911，也可以从这里自己选一个 http://mirro
华为 MetaERP 通过元数据驱动的多组织架构 + 内部交易协同 + 自动对账引擎 + 合并规则引擎，实现多组织内部往来与合并报表的全流程自动抵消，核心是源头标准化、过程自动化、结果可追溯
摘要： 华为MetaERP通过元数据驱动的多组织架构与主数据标准化，实现内部往来与合并报表全流程自动化。其核心包括：统一组织模型与主数据（确保数据口径一致）、内部交易协同（自动生成对称凭证）、智能对账引擎（多维度自动匹配差异）、合并规则引擎（配置化抵消模板）。依托GaussDB高性能数据库与流批一体架构，华为全球88家子公司合并报表效率提升400%，关账时间缩短至2小时，支持多准则、多币种自动抵消，审计全程可追溯。相比传统ERP，MetaERP在协同性、自动化与扩展性上优势显著，为跨国集团提供高效、准确的合
UOS如何打开允许root用户ssh动作
UOS操作系统(PC、服务器版)默认ssh远程登录服务关闭root登陆的权限 因此如果想通过root账户登录系统进行操作的话，需要打开ssh权限 首先利用UOS操作系统产品自带的apt通过源直接安装ssh服务(这一点还是很方便的) 据说UOS的源比Redhat系统的yum源要更丰富一点 利用Vi编辑 /etc/ssh/sshd_config 配置文件 1、将#PermitRootLogin prohibit-password的#删除，将prohibit-password更改为yes 2、将此行复制粘贴
K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 代码复现 直接运行
K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph K-BERT K-BERT 代码复现
【异常】OpenClaw 项目 `fetch failed` 报错问题排查与解决方案Response interrupted: TypeError: fetch failed
针对无超时控制、异常兜底缺失导致的请求中断，封装标准化的安全请求工具，一次性解决超时控制、异常捕获、日志埋点三大问题，全项目替换原生。：将项目运行的 Node.js 版本升级至 18.x 及以上 LTS 版本，使用 Node.js 内置的稳定版。实现的网络请求环节，包括但不限于：第三方开放接口调用、内部服务接口通信、跨域资源请求、外部配置拉取等场景。：针对无法升级 Node.js 版本的存量环境，通过社区稳定兼容包替换原生。类型异常，直接造成业务请求响应中断。第二步：业务代码改造，替换原生。
UOS装机后的网配置
** nmcli 配置网卡地址* 例： nmcli connection add type etherent con-name eth0 ifname eth0 ipv4.addresses 172.16.92.111/24 gw4 172.16.92.254 注： con-name eth0 ifname eth0：第一个eth0表示连接（connection）的名字，这个名字可以任意定义，无需和网卡名相同；第二个eth0表示网卡名，这个eth0必须是在nmcli d里能看到的 配置网卡DNS ：
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")
统信UOS
统信UOS
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
UOS1060e分离ssh与sftp服务
SFTP是SSH的一部分，SFTP没有单独的守护进程，它必须使用SSHD守护进程（端口号默认是22）来完成相应的连接操作。ssh 和 sftp 都有单独的服务，并且 ssh 监听 22 号端口，sftp 监听 10001 端。编辑/etc/ssh/sftpd_config，修改 sftp 的监听端口和 pid 文件等。编辑/etc/ssh/sshd_config，修改 sftp 的监听端口和 pid 文件。修改/etc/systemd/system/sftpd.service 文件配置。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
UOS控制台登陆信息
vim /etc/pam.d/login 注释掉91行。删除掉控制台登陆和SSH后静态motd的文件。最后一行写入 bash /login.sh。关闭本地控制台登陆日志提示。关闭SSH控制台登陆日志。
【Linux】- SSH免密登陆配置
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
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