linux访问Windows资源

本文介绍如何利用smbclient工具访问Windows网络资源。通过具体步骤演示了如何获取Windows主机上的共享资源列表,包括使用不同参数进行认证的方法。
使用smbclient访问Windows资源
[color=green]原文:[/color][url]http://tech.sina.com.cn/focus/FreeBSD/2000-01-10/183.shtml[/url]

samba软件中用于访问网络上其他SMB资源的软件为smbclient,它是一个类似于ftp操作方式,通过远程操作的方式进行文件传递的软件。为了获得网络上可以访问的计算机列表,首先需要使用 smbclient来获得一个Windows计算机共享出来的资源,这需要使用-L参数访问IPC$资源,对于使用用户级认证的Windows NT或Samba服务器,可以使用-N参数指定使用空口令登录,或者使用-U%参数,使用空用户名和空口令访问服务器:

$ smbclient -L windows_host -N

具体步骤:

mg@mg-laptop:~$ smbclient \\\\192.168.50.2\\xyz -U Administrator
Password:
Domain=[SHPC0583] OS=[Windows 5.1] Server=[Windows 2000 LAN Manager]
smb: \>
smb: \> ls
smb: \> mget ***.jpg
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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