Fedora下开启telnet服务

本文介绍如何在Linux系统中安装和配置Telnet服务,包括检查Telnet相关软件包、安装Telnet服务器、修改配置文件、重启xinetd服务、关闭防火墙及测试连接等步骤。
1。基础知识
linux提供服务是由运行在后台的守护程序(daemon)来执行的。
守护进程的工作就是打开1个端口(port),等待(listen)进入的连接。在C/S模式中,如果客户提请了1个连接,守护进程就创建(fork)子进程来响应这个连接,而父进程继续监听其他服务的请求。
但是,对于系统所提供的每1个服务,如果都必须运行1个监听某个端口连接发生的守护程序,那么通常意味着系统资源的浪费。为此,引入“扩展的网络守护进程服务程序”xinetd(xinetd internet daemon)。telnet服务也是由xinetd守护的。

2。检测telnet、telnet-server的rpm包是否安装
OS:RedHat9

#rpm -qa telnet
telnet-0.17-25
//telnet*.rpm是默认安装的//
#rpm -qa telnet-server

//telnet*.rpm是默认没有安装的//

3。安装telnet-server
第3张盘上有telnet-server-0.17-25.i386.rpm
#rpm -ivh telnet-server*.i386.rpm

4。修改telnet服务配置文件
vi /etc/xinetd.d/telnet
service telnet
{
disable = yes
flags = REUSE
socket_type = stream
wait = no
user = root
server = /usr/sbin/in.telnetd
log_on_failure += USERID
}

将disable=yes行前加#,或者改为disable=no
PS:
安装telnet-server后,系统才有文件/usr/sbin/in.telnetd

5。重新启动xinetd守护进程
由于telnet服务也是由xinetd守护的,所以安装完telnet-server,要启动telnet服务就必须重新启动xinetd
#service xinetd restart

#/etc/init.d/xinetd restart

6。关闭系统的防火墙
linux系统默认的防火墙是“high”

命令行界面CLI:
# setup
选择:“firewall configuration”
选择:security level——“no firewall”

7。测试
telnet IP


QUOTE:
Red Hat Linux release 9 (Shrike)
Kernel 2.4.20-8 on an i686
login:
出现,就OK了!

8。telnet默认开机启动
1)。命令ntsysv
找到telnet,用空格键激活(*)服务
2)。命令chkconfig
chkconfig --add telnet
chkconfig telnet on
3)。图形用户界面GUI
redhat-conhat-config-services

“主菜单”——“系统设置”——“服务器设置”——“服务”


PS:
由于telnet登陆时是明文传送密码,所以不安全,建议使用ssh(secure shell)替代!
windows下一般用F-Secure SSH ,putty SSH
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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