pure-ftp备忘录

最近要给一朋友分配ftp账号,才发现以前是非常熟悉的配置流程全忘记了,没得法,又去google了一下,找回了原来的感觉,赶紧记下来一些东西,供以后查阅。
我用的是pure-ftp,该ftp服务器具有非常好的安全性,首先要加一个ftp用户组,再添加ftp用户,这两个用是linux系统中实实在在的用户 组和用户,你可以用基本的linux命令搞定(但要注意,为了安全性考虑,请不要分配实际可操作的home目录与 bin目录权限给用户),组名和用户名随便取就是了。其实,你也可以不建,完全用系统中现有的用户和组,但是,为了ftp的统一管理,还是建议专门为 ftp建一个。
下面是要建立pure-ftp虚拟用户,并将该用户绑定到系统中的一个实际用户上,并设置该ftp用户的可操作目录就完成了,但是,这个可操作目录,真实用户一定要有可操作的权限,比如读,写,或读写。
我是直接修改以前的一个pure-ftp账号,改变目录用户组,给用户组赋写入权限,命令如下:
sudo pure-pw usermod 虚拟用户名 -d /var/XXX目录
sudo chown xx:ftpgroups -r /var/XXX目录
sudo chmod -r g+w  /var/XXX目录
成功后,要重新生成信息库,并重启pure-ftp服务器,命令如下:
sudo pure-pw mkdb
sudo /etc/init.d/pure-ftpd restart
好,到此一切搞定,可能还要重新启动一下项目服务器,检查一下项目的文件上传,图片上传,页面图片显示是否正常,有问题的话,还得调整其它用户的权限,有些麻烦。
一般情况下,项目应用服务器tomcat我都不会轻易重启,记得有一次生启后造成ucenter同步登录解析超慢。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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