Linux CVS Server + jCVS-5.3.2 Client分布式开发(二)

本文主要介绍了Linux下CVS服务器端的配置过程,包括添加cvs用户和用户组、创建主目录、初始化服务主目录、修改相关配置文件等步骤,还提及了Redhat Linux pserver的启动方法,如修改配置文件、创建文件及重启xinetd等。

Linux CVS Server<o:p></o:p>

服务器端配置<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

首先添加cvs用户和用户组,以root用户运行下面命令(如果是FreeBSD 请用pw 命令):<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# groupadd cvs<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# useradd g cvs cvsroot<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

创建cvs的主目录:<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# mkdir /export #注:/export是你的cvsroot目录。<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

修改/export目录的属组为cvsroot用户和cvs组权限为770使同组成员可以读写该目录:<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# chown cvsroot /export<o:p></o:p>

# chgrp cvs /export<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# chmod 770 /export<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

初始化cvs服务的主目录:<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# cvs d /export init<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

修改/etc/inetd.conf文件使cvs服务能够响应客户端的cvs请求,在/etc/inetd.conf文件里面加入一行:<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

cvspserver stream tcp nowait root /usr/bin/cvs cvs -b /usr/bin --allow-root /export pserver<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

修改/etc/services,如果该文件里没有下面两行请自己加上:<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

cvspserver      2401/tcp                        # CVS client/server operations<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

cvspserver      2401/udp                        # CVS client/server operations<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

请注意这里的服务器名cvspserver是和/etc/inetd.conf文件中一致的。<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

重新启动inetd进程使改变生效:<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# /etc/rc.d/init.d/inetd restart或运行<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

# killall HUP inetd<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

也可以达到同样的目的。但在这里我建议你reboot<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

这时在cvs服务器上运行<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

$ netstat na|grep 2401<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

就应该可以看到cvs服务侦听在2401端口<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

tcp        0      0 0.0.0.0:2401            0.0.0.0:*               LISTEN<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

这时cvs的服务器环境就基本搭建好了。<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

Redhat Linux pserver 启动:<o:p></o:p>

如果是Redhat Linux 在xinetd.d中加一个文件。启动pserver <o:p></o:p>

1.修改/etc/services,如果该文件里没有下面两行请自己加上:<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

cvspserver      2401/tcp                        # CVS client/server operations<o:p></o:p>

cvspserver      2401/udp                        # CVS client/server operations<o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

2. 在/etc/xinetd.d/下创建cvspserver 文件。<o:p></o:p>

service cvspserver{ <o:p></o:p>

disable=no <o:p></o:p>

socket_type=stream <o:p></o:p>

wait =no <o:p></o:p>

user =cvsroot<o:p></o:p>

server = /usr/bin/cvs <o:p></o:p>

server_args = --allow-root=/cvsroot<o:p></o:p>

log_on_suceess +=USERID <o:p></o:p>

log_on_failure +=USERID <o:p></o:p>

} <o:p></o:p>

如果有多个源代码库,如下: <o:p></o:p>

server_args = --allow-root=/cvsroot --allow-root=/product <o:p></o:p>

<o:p> </o:p>

3. 重启xinet.d<o:p></o:p>

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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