ubuntu14搭建ftp服务器

本文详细介绍了如何在Ubuntu 14.04上安装和配置vsftpd搭建FTP服务的过程,包括更新源列表、安装vsftpd、创建用户及目录、配置文件修改等关键步骤。

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vsftpd来搭建FTP服务,如何在Ubuntu14.04上安装和配置vsftpd


1. 更新源列表

打开"终端窗口",输入"sudoapt-getupdate"-->回车-->"输入当前登录用户的管理员密码"-->回车,就可以了。如果不运行该命令,直接安装vsftpd,会出现"有几个软件包无法下载,您可以运行apt-getupdate------"的错误提示,导致无法安装。


2. 安装vsftpd

打开"终端窗口",输入"sudoapt-get install vsftpd"-->回车-->安装完成。


3. 判断vsftpd是否安装成功

打开"终端窗口",输入"sudoservice vsftpd restart"重启vsftpd服务-->回车-->vsftpd处于运行状态,说明安装成功。


4. 新建"/home/uftp"目录作为用户主目录

打开"终端窗口",输入"sudomkdir /home/uftp"-->回车-->输入"sudols /home"-->回车-->有一个uftp目录,目录新建成功。

其中黑色斜体加下划线的目录根据自己随意指定



5. 新建用户uftp并设置密码

打开"终端窗口",输入"sudouseradd -d /home/uftp -s /bin/bash uftp"-->回车-->用户新建成功-->输入"sudopasswd uftp"设置uftp用户的密码-->回车-->输入两次密码-->回车-->密码设置成功。

其中黑色斜体加下划线的目录根据自己随意指定


6.使用gedit修改配置文件/etc/vsftpd.conf

打开"终端窗口",输入"sudogedit/etc/vsftpd.conf"-->回车-->打开了vsftpd.conf文件,向文件中添加"userlist_deny=NO

userlist_enable=YESuserlist_file=/etc/allowed_users""seccomp_sandbox=NO"-->使文件中的"local_enable=YES"-->保存。


7.使用gedit新建/etc/allowed_users文件

打开"终端窗口",输入"sudogedit /etc/allowed_users"-->回车-->输入uftp-->保存,文件创建成功。


8. 使用gedit查看/etc/ftpusers文件中的内容

打开"终端窗口",输入"sudogedit/etc/ftpusers"-->回车-->打开这个文件后,看一看有没有uftp这个用户名,如果没有,就直接退出。如果有就删除uftp,因为这个文件中记录的是不能访问FTP服务器的用户清单。


9. 使用winscp登录FTP服务器

下载安装WinSCP,运行WinSCP-->输入IP、用户名、密码-->保存-->勾选"保存密码"-->确定-->登录-->登录成功。

使用vi或者gedit都可以......

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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