win7 / xp+smaba+redht9.0

本文详细介绍如何解决Win7与RedHat 9.0之间的Samba连接问题,包括配置IP和DNS、安装与启动Samba服务、关闭防火墙等步骤。

写这篇文章的目的是因为我答应帮一个老师搞定samba连接的,当时出现的问题是:win7+redhat9.0ping不通,直到现在也不知道为什么,重新做了一遍,发现可以了

过程如下:

1)先配置ipdns

①图形界面设置:点击红帽子-->系统设置-->网络;(就可以修改具体的网卡的信息)

②修改文件:修改ip等的文件:/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0;                                修改dns文件:/etc/resolv.config

                      重启网络:service network restart(会使上面的文件生效)

       这样就可以在虚拟机上网了(配置完ipdns

 Ps:因为我虚拟机是用bridged方式连接网络的,所以ifcfg-eth0一定要设置BOOTPROTO=none,不能为dhcp

③命令配置:ifconfig eth0 192.168.16.126 netmask 255.255.254.0 up

                             vi /etc/resolv.conf(配置dns)

                   route add default gw 192.168.16.1 eth0(配置gateway)

 

测试:配置完ip,dns等后,就可以测试是否 ping 通,如果不能 ping 通,可以再重启网络(service network start)以及关闭win7和redhat的防火墙(service iptables stop),假如还是ping不通,就重启一下win7(主机);有时候ping通了,过了一下,就又ping不通的,可以重启一下win7(主机)

2)用rpm -qa|grep samba检测有没有安装samba,如出现如下:代表已安装:

如果没有安装,则要去安装以上的四个软件包,

   可以在图形界面那里安装(点击红帽子->系统设置-)增加/删除应用程序->细节->需要装的软件->更新),

   也可以连接光盘,找到需要安装的软件,直接用rpm -ivh 命令安装;具体安装可以上网查一下;

 

Ps:上面都要用到redhat9.0系统安装时候的那三个镜像

 

(三)安装成功之后:就要开启samba服务:

①:图形界面开启:点击红帽子-》服务器设置-》服务-》勾选smb选项-》左上角的开始或者重启

   命令配置:service smb start

              /etc/init.d/smb start

 

然后检测smb是否开启:servicesmb status如下:

 

(四)关闭linux的防火墙:service iptables stop

 

(五) 点击win7开始-》运行(或者在桌面按快捷键win+r)(又或者点击win7桌面的网络图标)输入:redhat9.0的ip地址:\\192.168.135.220,按确定,就会弹出

Ps: 如果不关闭linux 的防火墙,虽然我的win7+samba ping成功,但是输入redhatip地址后,是不会搜索成功的(ps:不关闭防火墙也会导致ping不通的)

 

如果登录不到smaba服务器(提示:登误)则:

1:点击“开始”-“运行",输入secpol.msc,然后本地安全策略-》本地策略-》安全选项,找到“网络安全:LAN管理器身份验证级别”,把这个选项的值改为“仅发送NTLM响应” 

以上的实验本人在xp系统,win7系统都测试过

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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