多平台挂载 WebDAV 方法

1. WebDAV 简介

WebDAV 全称是 Web-based Distributed Authoring and Versioning,维基百科上对它的解释是这样的:基于 Web 的分布式编写和版本控制(WebDAV)是超文本传输协议(HTTP)的扩展,有利于用户间协同编辑和管理存储在万维网服务器文档。

通常情况下你可以通过 WebDAV 将你软件的数据备份到网盘上,前提是该应用支持 WebDAV 同步,目前国内的纯纯写作、WPS 的应用都支持 WebDAV 同步,或者你也可以将 WebDAV 挂载到你的设备上,当做一块网络硬盘来使用。

2. 挂载方法

2.1. Windows 平台

这里推荐使用一款名叫 RaiDrive 的软件,官网地址:www.raidrive.com,RaiDrive 是一款免费的软件,不仅支持 WebDAV 协议,还支持常见的 SFTP、FTP 协议,以及 Google Drive、OneDrive、Dropbox、Nextcloud 等常见网盘的挂载。

进入软件后,点击右上角的添加

img

在服务类型中选择 NAS,再选择 WebDAV,虚拟驱动器中可以自定义一个未占用的盘符和名称,地址中输入 WebDAV 的地址和路径,最后在账户中输入用户名和密码,点击小箭头就完成挂载了。

200320-2

最后,打开此电脑,就可以访问网络位置的 WebDAV 了。

200320-3

建议在软件的设置中勾选添加到启动项,可以在 Windows 开机后自动挂载,如果你的 WebDAV 服务器位于国外,下载速度缓慢,还可以在设置中添加代理,并且为挂载的 WebDAV 勾选代理选项。

2.2. Android 平台挂载

因为大部分 Android 手机自带的文件管理器都不支持挂载 WebDAV,所以这里借助第三方文件管理器:ES 文件浏览器来实现该功能,该软件同 RaiDrive 一样,也支持常见协议及网盘的连接。

首先在软件侧栏的网络中选择 FTP,然后点击新建,选择 WebDAV,服务器填写 WebDAV 服务器的 URI,加密协议根据自己情况而定,输入 WebDAV 的用户名和密码,即可完成挂载。

2.3. Linux 平台挂载

首先安装 davfs2

#CentOS/RedHat
sudo yum install -y davfs2
#ubuntu/debian
sudo apt-get install -y davfs2
#Arch/Manjaro
sudo pacman -Sy davfs2

2.4. Linux 平台配置

一般情况下默认即可,挂载时会让输用户名密码,为了自动认证,可以将密码写入配置文件中。
cat /etc/davfs2/secrets中添加如下一行即可:

"你的webdav路径"       用户名  密码

挂载 WebDAV

复制

mount -t davfs https://xxxxxx /mnt/webdav

接下来需要输入 WebDAV 的用户名和密码,即可完成挂载

如果想要开机自动挂载 WebDAV,并且自动输入用户名和密码,需要将 /etc/davfs2/davfs2.conf 中的 use_lock 解除注释,并将值修改为 0,接下来在 /etc/davfs2/secrets 末尾添加 WebDAV地址 用户名 密码,最后在 /etc/fstab 末尾添加 WebDAV地址 /mnt/webdav davfs defaults 0 0

当然,如果你是 kde 用户的话,可以在自带的文件管理器 Dolphin 中选择网络,输入 WebDAV 的地址,用户名,密码等选项完成 WebDAV 的挂载,不过,这种方法的缺点是只能通过 Dolphin 进行访问,而不能在命令行中通过具体地址访问。

以上就是多平台挂载 WebDAV 的具体方法,由于手上没有 IOS 和 MacOS 设备,暂无相关说明。

转载:多平台挂载 WebDAV 方法

### YOLOv8 训练代码潜在错误分析 在检查 `ultralytics` 提供的 YOLOv8 模型训练代码时,需关注以下几个方面来判断是否存在可能的错误: #### 数据配置文件路径 数据集配置文件通常是一个 `.yaml` 文件,在代码中通过 `data` 参数指定。如果路径不正确或者文件不存在,则会引发异常。例如: ```python model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 上述代码假设当前工作目录下存在名为 `coco128.yaml` 的文件[^1]。如果没有找到该文件,程序可能会抛出 FileNotFoundError 或类似的错误。 #### 预训练模型加载方式 加载预训练模型的方式有多种可能性。以下是几种常见方法及其适用场景: - **从 YAML 定义创建新模型并加载权重** ```python model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') ``` 此处需要注意的是,YAML 文件定义了网络结构,而 `.pt` 文件包含了实际的权重值。两者必须匹配,否则可能导致维度不一致等问题。 - **直接加载预训练模型** ```python model = YOLO('yolov8n.pt') ``` 这是最常用的方法之一,适用于大多数情况下的迁移学习任务。 #### 训练参数设置 对于训练过程中的超参数调整,以下是一些常见的选项以及它们的作用说明: - `epochs`: 总共迭代次数,默认为 100 轮。 - `imgsz`: 输入图像尺寸大小,默认为 640 像素。 - `batch`: 批量处理样本数量,默认情况下取决于硬件资源可用性[^2]。 另外还有其他可选参数如设备选择 (`device`) 和项目保存位置 (`project`) 等也可以自定义设定。 综上所述,只要确保所使用的各个组件之间相互兼容,并且所有必需输入都已正确定位提供给函数调用即可有效减少发生逻辑上的失误几率。 ```python from ultralytics import YOLO # 初始化模型 model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # 开始训练流程 model.train( data="path/to/your/coco128.yaml", # 替换为实际的数据集配置文件绝对路径 epochs=100, imgsz=640 ) ```
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