vsftp学习笔记(一):FTP学习前奏

本文介绍了学习服务的大致过程,重点讲解了FTP及vsftp。FTP是文件传输协议,有多种应用。vsftp是安全、高速、稳定的FTP服务器,采用C/S模式,介绍了其特点、端口等,还说明了安装步骤及主配置文件、服务操作、访问方式等内容。

版权声明:欢迎转载与交流。https://blog.youkuaiyun.com/one2more/article/details/89765143

一、学习一个服务的大致过程

1、了解一个服务的基本作用,包括:名称、功能、特点等等;
2、学习服务的安装;
3、掌握配置文件的保存位置;
4、熟练服务的:启动、停止、重启、状态查
  询(start/stop/restart/status);服务端口的查看等等;
5、学习掌握此服务的使用及配置方法;
6、通过对配置文件的修改,从而实现在不同场景下的应用;
7、排错、优化(从下至上、从内至外),从而保证服务持续、高可用。

二、FTP

1、FTP(File Transfer Protocol):文件传输协议
2、常见的FTP应用:
Linux:vsftp、ProFTPD等;
Windows:Serv-U、FileZilla等;

三、vsftp(Very Secure FTP)

(一)特点:

1、它是一个安全、高速、稳定的FTP服务器;
2、它可以做基于多个IP的虚拟FTP主机服务器;
3、匿名服务设置十分方便;
4、匿名FTP的根目录不需要任何特殊的目录结构,或系统程序或其它的系统文件;
5、不执行任何外部程序,从而减少了安全隐患;
6、支持虚拟用户,并且每个虚拟用户可以具有独立的属性配置;
7、可以设置从inetd中启动,或者独立的FTP服务器两种运行方式;
8、支持两种认证方式(PAP或xinetd/ tcp_wrappers);
9、支持带宽限制;
10、vsftp从windows客户端访问时容易有乱码现象。

(二)模式:vsftp采用C/S模式(客户端/服务器模式)
(三) 端口:
	  20:主要传输数据;
	  21:传输指令。

四、安装vsftp

# yum -y install vsftpd

yum安装vsftp

(五)其他相关

1、主配置文件:/etc/vsftpd/vsftp.config
2、服务的启停等一般操作:

  # service vsftpd start|stop|restart|status
  // start启动、stop停止、restart重启、status查看当前启动状态。

3、设置开机自启动:

  # chkconfig vsftpd on   // 或 chkconfig --level 345 on

4、查看开机启动状态:

  # chkconfig --list | grep vsftpd
 vsftpd    0:off  1:off  2:on  3:on  4:on  5:on  6:off

5、默认共享目录:/var/ftp/
6、查看服务开启的端口:

  # netstat -luntp | grep 20
  # netstat -luntp | grep 21
tcp     0     0 0.0.0.0:21   0.0.0.0:*  LISTEN  6236/vsftpd

7、FTP服务器的访问:
1)Windows下:
(1) 浏览器访问:ftp://IP地址
(2) 资源管理器访问:ftp://IP地址
2)Linux命令行访问:
(1)ftp IP地址 -u username,password 或 ftp IP地址 -u username
(2)lftp IP地址 -u username,password 或 lftp IP地址 -u username

相关:《vsftp学习笔记(二):案例实践》

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值