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我也要
系统：Ubuntu
FTP服务器：vsftpd
FTP客户端工具：FileZilla
错误1：
响应: 331 Please specify the password.
命令: PASS ******
响应: 530 Login incorrect.
检查/etc/pam.d/vsftpd，注释掉
#auth required pam_shells.so
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/wlchn/article/details/50855447
错误2：
响应: 331 Please specify the password.
命令: PASS ******
响应: 500 OOPS: vsftpd: refusing to run with writable root inside chroot()
检查/etc/vsftpd.conf，添加
allow_writeable_chroot=YES
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/bluishglc/article/details/42399439
[Linux]vsftp配置大全---超完整版
这样，xuchen用户可以下载/home/vsftpd里的文件及upload里的文件，而upload用户可以上传和下载/home/vsftpd/upload文件夹的东西，但不能到/home/vsftpd里下载文件，很简单得实现了分用户上传和下载。恩，从这点说，这也是vsftp安全的一个表现----禁止本地用户登陆。可以看出，和前面的用db库来验证没有多大区别，其实就是一个东西，一个用mysql来验证，一个用db库，我个人比较倾向于用db库来验证，在这个环境下，相对于Mysql来说，安全系数更高一点。
阿里云服务器，使用FTP客户端连接，报（331 Please specify the password...530 Login incorrect.）问题解决方案
使用FileZilla连接阿里云服务器，报错： 响应: 331 Please specify the password. 命令: PASS ********** 响应: 530 Login incorrect. 错误: 严重错误: 无法连接到服务器 解决方案： 1、检查安全组里21端口有没开放 2、检查ftp目录访问权限是否开启 输入getsebool...
深信服PT1-AF实验考试
深信服PT1-AF实验考试实验练习可以去深信服的在线实验平台（链接如下）：深信服在线实验平台 (sangfor.com.cn)实验考试其实就是把所有的每一部分实验综合了起来以下内容仅做参考，不确保一样。
【vsftp】处理ftp：331、530、500错误
500 OOPS: vsftpd: refusing to run with writable root inside chroot() 解决办法。响应: 331 Please specify the password.状态: 不安全的服务器，不支持 FTP over TLS。响应: 530 Login incorrect.命令: PASS **********状态: 连接建立，等待欢迎消息...错误: 严重错误: 无法连接到服务器。命令: USER ftpuser1。
基于4G cat.1的低功耗车牌识别摄像头模组介绍
在消费类摄像头领域,4G低功耗相机已经非常普遍,在可视门锁,婴儿看护,户外监控等领域都获得了很好的应用.但是在工业领域,低功耗相机的应用还不是那么广泛.这里要介绍一款基于4G cat.1的低功耗车牌识别摄像头模组,在待机状态只有MCU和毫米波雷达以1Hz的频率工作,功耗低至500uA,并可以通过4G模块远程唤醒模组.
VECTOR硬件VN1600系列对比：VN1610、VN1611、VN1630A、VN1640A、VN1630log、VN1670
VN16系列说不清道不明的区别和关系
Vsftpd的安装和配置。
需要使用ftp来做图片服务器，就选用了vsftpd来实现。安装起来比较简单，但是在过程中出现了几个问题，为了防止以后使用，就记录一下整个过程。安装首先本人使用的是ubuntu系统，安装vsftpd直接使用命令即可：sudo apt-get install vsftpd安装完成之后需要查看对应的端口是否开放了，ftp使用的是21端口：netstat -npltu | grep 21登陆。等待安装完成之
Memory SystemsCache, DRAM, Disk翻译学习DRAM部分(二)
DRAM 的发展史
ubuntu下安装vftp 安装vsftpd提示530 Login incorrect
1.更换国内源； 2.刷新源：sudo apt-get update 3.sudo apt-get install vsftpd 4.新建"/home/uftp"目录作为用户主目录打开"终端窗口"，输入"sudo mkdir /home/uftp"-->回车-->输入"sudo ls /home"-->回车-->有一个uftp目录，目录新建成功。 5.新建...
SAP_PP模块跑完 MRP，MD04 里却看不到“计划订单”？排查这 3 个最容易被忽略的主数据参数
MRP 是 SAP 逻辑最严密的模块之一，它绝不会随机罢工。当 MD04 里看不到计划订单时，请不要怀疑系统的计算能力。99% 的情况，都是因为我们给系统下达了矛盾的指令：一边告诉它“我有需求”，一边却通过主数据告诉它“不要计划”、“不要触发”或者“我是冻结的”。掌握这 3 个排查点，你就能在 5 分钟内解决大部分“MRP 失灵”的悬案，成为用户眼中的“系统神医”。
【单点登录】SSO单点登录sa-token接入流程详解
Sa-Token 是一个轻量级 Java 权限认证框架，主要解决：登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、分布式Session会话、微服务网关鉴权 等一系列权限相关问题。Sa-Token 目前主要五大功能模块：登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、微服务鉴权。
linux ftpn匿名登陆不能创建文件,linux – 配置vsftpd匿名上传.创建文件但冻结为0字节...
sudo apt-get install vsftpd之后的ubuntu上的vsftpd然后按照附带的/etc/vsftpd.conf文件进行配置.匿名ftp允许cd直接上传并允许把myfile.txt放在服务器上创建但是然后客户端挂起,永远不会继续.服务器上的文件保持在0字节.这是文件夹和权限：root@support:/home/ftp# ls -ld .drwxr-xr-x 3 root r...
用Excel或WPS做两独立样本的T检验
一般情况下收集数据时常用的是Excel或者WPS，但统计时却用SPSS等软件进行统计学分析，经常很多人找不到SPSS的安装包，或者苦于正版激活或忘记教程，其实Excel或WPS自带函数就足够了，均数、标准差以及统计检验都是一个函数而已。解释：先做F检验，如果F>0.05就做T检验，Ttset里的数据为两组的数据的比较，结果如下。A组的均数计算 =AVERAGE(B2:B6)A组的标准差计算 =STDEV(B2:B6)B组的标准差计算=STDEV(B7:B19)分组 数值 A组均数 A组标准差 p值。
linux下安装vsftpd
使用命令： apt-get install vsftpd安装完后查看ftp服务的状态：service vsftpd status 或者 systemctl status vsftpd.service开机启动ftp服务：systemctl enable vsftpd.service。
使用Navicat连接Oracle数据库及ORA-12541: TNS: 无监听程序、ORA-28547:connection to server failed、ORA-12514：TNS报错解决方案
使用Navicat连接Oracle数据库及ORA-12541: TNS: 无监听程序、ORA-28547:connection to server failed、ORA-12514：TNS报错解决方案。
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
腾讯云ubuntu16.04搭建ftp文件传输服务器
安装VSFTPD 使用apt-get安装vsftpd: sudo apt-get install vsftpd -y 启动VSFTPD 安装完成后VSFTPD会自动启动，通过netstat命令可以看到系统已经监听了21端口: sudo netstat -nltp | grep 21 如果没有启动，可以手动开启VSFTPD服务: sudo systemctl start vsftpd.servic...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Ubuntu 14.04 下ftp服务搭建
之前一直使用的是sftp，基本能满足需求。但是建站之后就必须要弄ftp了（尬笑）。那边没有自带的就自己动手丰衣足食咯，这告诉我们便宜没好货，好货要visa qwq。 预先声明：此配置仅仅满足Wordpress需求，怎么方便怎么来功能也绝对不齐全，如果有外人看到……心里有数就好。 首先apt-get来一发！ 广泛使用的是vsftpd，https://security.appspot.com/v...
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
ubuntu 配置 ftp server
安装vsftpd sudoapt-getinstallvsftpd #vsftp(VerySecureFTP)是一种在Unix/Linux中非常安全且快速稳定的FTP服务器 安装完毕后或许会自动生成一个帐户”ftp”，/home下也会增加一个文件夹。 如果没有生成这个用户的话可以手动来，生成了就不用了： sudouseradd-mftp sudopasswdftp 有”ftp”帐...
Ubuntu安装配置FTP服务器
目录安装vsftpd配置vsftpd遇到的问题新建的系统用户登录失败使用cmd的ftp命令无法执行ls 安装vsftpd apt update apt install vsftpd 配置vsftpd # 在/etc/vsftpd.conf中修改 遇到的问题 新建的系统用户登录失败 我是通过useradd -d /home/ftpUser -s /bin/false ftpUser新建用户的，为了限制该用户的登录特意加了-s选项指定其无法登录，但是直接拿这个用户来登录FTP似乎登录不成功，借鉴别人的方法
[折腾云服务器]基于 Ubuntu 搭建 FTP 文件服务
安装并启动 FTP 服务 安装 VSFTPD 使用 apt-get 安装 [vsftpd]： sudo apt-get install vsftpd -y 启动 VSFTPD 安装完成后 VSFTPD 会自动启动，通过 netstat 命令可以看到系统已经[监听了 21 端口]： sudo netstat -nltp | grep 21 如果没有启动，可以手动开启 VSFTPD 服务： sud...
在Ubuntu13上搭建vsftp错误
rm /etc/pam.d/vsftpd
ubuntu14笔记: 安装ftp服务
1: 安装vsftpd sudo apt-get install vsftpd 2: 配置vsftpd sudo vim /etc/vsftpd.conflisten=YES #服务器监听anonymous_enable=YES #匿名访问允许local_enable=YES #本地主机访问允许write_enable=YES #写允许anon_upload_enable=YES #匿名上传允...
ubuntu server 1604 搭建FTP服务器
1、查看是否安装 ftp服务器 vsftpd -v 2、安装ftp服务器 sudo apt-get install vsftpd 3、如果安装失败或者配置出现问题，可以卸载 ftp服务器 sudo apt-get purge vsftpd 4、创建共享文件夹 sudo mkdir /home/ftp sudo chmod 777 /home/ftp 创建用户 #添加用户 sudo useradd ...
基于 Ubuntu 搭建 FTP 文件服务
#基于 Ubuntu 搭建 FTP 文件服务# ##实验内容## FTP 是一个很实用的文件传输协议，方便在客户端和服务器之间进行文件的传输。本实验带您使用 vsftpd 来搭建一个 FTP 服务，并且创建专有的 FTP 登录账户，保障服务器安全。 ##实验资源## 云服务器 ##软件环境## Ubuntu 18.04.1 LTS 64位 ##目录## 1.安装并启动FTP服务 2.配置用户访问目...
Ubuntu16.04 安装 ftp 服务器
Ubuntu16.04 安装 ftp服务器的详细步骤
基于ubuntu16.04的vsftp搭建
安装： sudo apt-get install vsftpd 重新安装： apt-get --reinstall install vsftpd 卸载： apt-get purge vsftpd 重新启动： service vsftpd restart 启动： service vsftpd start 停止： service vsftpd stop 查看状态： ...
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