ubuntu 12.04搭建tftp服务器的安装、设置、调试

本文详细介绍了如何在Ubuntu 12.04上搭建TFTP服务器,包括安装所需软件、配置服务参数、测试连接等步骤。

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ubuntu 12.04搭建tftp服务器的安装、设置、调试
安装服务
安装tftp-hpa   tftpd-hpa  xinetd
# apt-get install tftp-hpa tftpd-hpa xinetd
 
在根目录创建文件夹/tftpboot  
#mkdir /tftpboot
#chmod -R 777 /tftpboot

修改tftp配置文件(如果没有就创建)
#vi  /etc/xinetd.d/tftp
文件内容为:
service tftp
         {
             disable         = no
             socket_type     = dgram
             protocol        = udp
             wait            = yes
             user            = root
             server          = /usr/sbin/in.tftpd
             server_args     = -s /tftpboot                 //此处文件目录就是上面说道的服务器文件交换目录
             source          = 11
             cps             = 100 2
             flags =IPv4
         }
 
修改inetd.conf文件
# vi /etc/inetd.conf
一般这个文件在打开的时候里面是有内容的,只要在最后添加下面内容即可:
tftp  dgram    udp    wait    nobody    /usr/sbin/tcpd
/usr/sbin/in.tftpd   /tftpboot                           //此处文件目录就是上面说道的服务器文件交换目录 
 
修改tftpd-hpa文件
# vi /etc/default/tftpd-hpa
内容为:
#RUN_DAEMON="no"
#OPTIONS="-s /home/zyp/tftpboot -c -p -U tftpd"
TFTP_USERNAME="tftp"
TFTP_DIRECTORY="/tftpboot"                     //此处文件目录就是上面说道的服务器文件交换目录 
TFTP_ADDRESS="0.0.0.0:69"
TFTP_OPTIONS="-l -c -s"
 
重启服务
# service tftpd-hpa restart
# sudo /etc/init.d/xinetd reload
# sudo /etc/init.d/xinetd restart
 
本地测试
(1)在/tftpboot 下创建测试文件test,并修改test的文件权限
          #cd /tftpboot
          #touch test
          #chmod 777 test
(2)测试一下 tftp服务:
          #cd / 
          #tftp 127.0.0.1
          tftp>get test
          tftp>q
          #ls
          查看当前目录,发现test 文件已在当前目录,此时tftp搭建成功!
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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