98、网络文件系统(NFS)全解析

网络文件系统(NFS)全解析

1. NFS 基础概述

NFS(网络文件系统)允许用户通过网络访问远程文件系统,如同访问本地文件系统一样。在使用 NFS 时,部分操作需要 portmap 守护进程处于运行状态。NFSv4 不使用 mountd,但若要支持仅兼容 NFSv3 的旧客户端,则必须让 mountd 保持活跃。mountd 和 nfsd 应在系统启动时自动启动,并在系统运行期间持续运行。Linux 和 FreeBSD 在启用 NFS 服务时会自动运行这些守护进程。

NFS 使用单一的访问控制数据库,该数据库记录了哪些文件系统可以被导出以及哪些客户端可以挂载这些文件系统。此数据库的有效副本通常存储在名为 xtab 的文件和内核内部的表中。xtab 是一个二进制文件,供服务器守护进程使用。由于手动维护二进制文件较为麻烦,大多数系统允许用户维护一个文本文件(通常是 /etc/exports),该文件列出了系统要导出的目录及其访问设置。系统会在启动时参考这个文本文件,自动构建 xtab 文件。

2. 服务器端 NFS 配置
2.1 Linux 系统的 exports 文件

在 Linux 系统中,exports 文件的最左侧列列出要导出的目录,右侧列出允许访问这些目录的主机以及相关选项。文件系统和客户端列表之间用空格分隔,每个客户端后面紧接着一个用括号括起来的、以逗号分隔的选项列表。行可以用反斜杠延续。例如:

/home
*.users.admin.com(rw) 172.17.0.0/24(ro)

上述配置允许 users.admin.com 域中的所有机器以读

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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