nfs搭建vm下ubuntu和开发板文件共享环境

本文介绍了如何在Ubuntu系统中配置NFS服务实现文件共享,包括安装NFS服务、配置共享目录、重启服务等步骤,并指导如何在开发板上挂载Ubuntu的共享文件夹。

ubuntu下shell操作:


sudo apt-get install nfs-kernel-server nfs-common  安装
新建nfs目录 mkdir /nfs
配置nfs配置文件
sudo vim /etc/exports

在最后面添加下面一行
/nfs  *(rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check)          //   /nfs为ubuntu端共享目录路径

重启nfs服务器
sudo service nfs-kernel-server restart 


开发板的操作


先配置网络:三网同网段,ubuntu和开发板要相互ping通
在开发板上新建一个mt目录 mkdir mt
mount –o nolock,tcp 192.168.1.100:/nfs ./mt        //  ./mt为开发板段共享文件夹
成功挂载


令附上两个参考博客:

http://blog.youkuaiyun.com/zhangliang_571/article/details/8523362

http://blog.youkuaiyun.com/qingtingchen1987/article/details/6992032

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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