配置vnc

本文详细介绍VNCServer的启动、停止、配置及密码修改等操作步骤,包括如何让远程客户端显示Linux桌面等内容。
1.       启动 VNC Server:
打开终端执行:vncserver
[root@localhost]# vncserver
第一次运行 vncserver,将会要求输入两次密码,上边信息中的“:1”表示启动的第一个vnc桌面。
2、VNC的启动/停止/重启
#service vncserver start/stop/restart
关闭具体的vncserver命令:vncserver -kill :1
注意“:1”,表示停止第一个vnc桌面
3. 修改vnc密码:
修改vnc密码的方法是执行 vncpasswd,输入两次密码即可。
4. 默认情况下VNC Viewer只能看到 VNC Server的命令行。
要VNC Viewer上可以看到Linux桌面需要做如下设置:
在VNC Viewer所在的机器上,取消/root/.vnc/xstartup文件中下面两行的注释即可:
unset SESSION_MANAGER
exec /etc/X11/xinit/xinitrc
命令如下:
(1)、修改vnc的配置参数 此修改是为了远程能够看到桌面,不是灰色的状态。。。
[root@localhost]# vi /root/.vnc/xstartup
#!/bin/sh
# Uncomment the following two lines for normal desktop:
unset SESSION_MANAGER   注销
exec /etc/X11/xinit/xinitrc  注销
[ -x /etc/vnc/xstartup ] && exec /etc/vnc/xstartup
[ -r $HOME/.Xresources ] && xrdb $HOME/.Xresources
xsetroot -solid grey
vncconfig -iconic &
xterm -geometry 80x24+10+10 -ls -title "$VNCDESKTOP Desktop" & 注销
twm &注销
(2)关闭vncserver :1 ,并其重新启动vncserver :1 ,命令如下:
[root@localhost soft]# vncserver -kill :1
[root@localhost soft]# vncserver :1
5. Linux启动后自动运行VNCServer
1) 在 系统设置>服务器设置>服务 中把 vncserver 打勾。
2) 打开配置文件/etc/sysconfig/vncservers,去掉下面这行的注释,
VNCSERVERS=”1:root”
VNCSERVERARGS[1]=”-geometry 800×600″
1表示VNC以桌面1运行,这样可以启动root的桌面。
6. VNC端口
如果需要从外网控制内网的某台Linux,则需要打开防火墙相应的端口,并在路由器上进行端口映射。
VNC给浏览器的端口是5800+N,给vncviewer的端口是5900+N,N是设置的display号
Windows 客户端 VNC Viewer 的配置:
1. 从
http://www.realvnc.com/download.html
下载 VNC Free Edition for Windows Version 4.1.2
2. 打开 VNCViewer :
填入VNCServer 的IP:编号(1或2或…)
3. VNCViewer 切换全屏模式:F8
顺便说一下,Linux 下 SSH 也是一个不错的远程管理工具,不过 SSH 没有图形用户界面。


ntsysv   选中vncserver设置为开机启动

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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