Ubuntu连接不上SSH解决办法

1.问题描述
今天在windows上连接自己的虚拟机的时候,出现了Connection closed by UNKNOWN,然后我又用命令:ssh root@localhost连接的时候,报错,显示Connection reset by peer。
首先,我查看了防火墙,发现防火墙是关闭的,没有问题。如图:
其次,我查看ssh 是否启动,用命令:ps -e | grep ssh,发现启动,如图:
最后,我经过查看日志,发现问题。

2.问题原因
首先查看错误日志。该日志在 /var/log/auth.log下面,可以查看到。如图:
could not load host key,说明找不到公钥和密钥。
然后如下查找:
如果SSH主机密钥在那里找不到,或者它们的大小被截断成为0(就像上面那样),你需要从头开始重新生成主机密钥。此时如果从客户端连接到服务器时是不会成功的。其原因是在 SSH 连接协议中需要有 RSA 或 DSA 密钥的鉴权。 因此,我们可以在服务器端使用 ssh-keygen 程序来生成一对公钥/私钥对

在启动的时候,也可以这样查看:如图

同样也显示找不到。

3.解决问题办法
命令执行成功后,在 /etc/ssh 下会看到有两个文件生成:ssh_host_rsa_key 和 ssh_host_rsa_key.pub ,前者是私钥,后者是公钥。这样,当再次用 ssh 连接时,首先会提示服务器端的加密指纹已经被修改,如果信任则点 yes 继续,否则断开,这里当然是选择信任 yes 。此后,客户端将用公钥对数据进行加密后发往服务器,而服务器收到数据后则用私钥进行解密。
注意:这里需要用root权限哦,然后一路按照提示就可以了。
03-10
<think>嗯,用户想获取关于GEEGoogle Earth Engine)的星系信息和资源,特别是与数据处理和遥感相关的内容。首先,我需要确认“星系”在这里的具体含义。可能用户指的是卫星数据,比如不同卫星的数据集,或者天文方面的星系数据?但结合上下文中的引用内容,GEE主要用于地球观测,比如Landsat、Sentinel等卫星数据,而不是天文星系。所以可能用户有笔误,或者想了解GEE中的卫星数据资源。 接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]和[2]详细介绍了GEE的功能,包括其处理遥感数据的能力,支持的数据集如MODIS、Landsat、Sentinel,以及气象数据。引用[3]提到了上传矢量数据的问题,可能涉及数据处理中的常见错误。用户的问题核心应该是如何在GEE中处理这些卫星数据,以及可用的资源。 根据系统级指令,回答需要结构清晰,分步骤解决问题。首先应该介绍GEE中可用的卫星数据集,然后说明数据处理的基本流程,再给出代码示例,最后生成相关问题。同时,要确保所有数学公式和代码块格式正确,使用中文回答,并添加引用标识。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如GEE的数据访问方式、API使用、常见问题解决(如引用[3]中的上传错误)。另外,用户提到“星系”,可能需要确认是否涉及多源数据融合或时间序列分析,这在遥感处理中是常见的应用,可以适当扩展。 最后,生成的相关问题需要围绕GEE数据处理、应用场景、技术优势等,确保问题具有针对性和延伸性,帮助用户进一步探索。</think>### GEEGoogle Earth Engine)卫星数据处理与遥感应用 #### 1. GEE支持的卫星数据集 GEE集成了超过1000个公共数据集,覆盖地球科学领域的多源遥感数据,包括: - **Landsat系列**:提供1972年至今的全球中分辨率影像,支持地表覆盖长期监测[^2]。 - **Sentinel系列**:包含高分辨率雷达(Sentinel-1)和多光谱影像(Sentinel-2),适用于精准农业和灾害监测。 - **MODIS**:每日更新的全球植被指数(NDVI)和地表温度数据,公式为: $$ \text{NDVI} = \frac{\text{NIR} - \text{Red}}{\text{NIR} + \text{Red}} $$ - **气象数据**:如NCEP再分析数据,提供温度、降水等参数的时间序列分析。 #### 2. 数据处理流程示例 以下为GEE中计算NDVI的典型代码框架: ```javascript var sentinel2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED') .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31') .filterBounds(geometry); var ndvi = sentinel2.map(function(image) { return image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); }); Map.addLayer(ndvi.mean(), {min:0, max:1, palette:['white', 'green']}, 'NDVI'); ``` 此脚本完成时间序列NDVI计算与可视化,利用云端计算避免数据下载[^2]。 #### 3. 独特技术优势 - **海量数据处理**:单次运算可处理PB级数据,如全球30米分辨率土地覆盖分类 - **时序分析能力**:支持$(\text{imageCollection.filterDate()})$快速构建时间序列 - **算法集成**:内置$(\text{ee.Reducer()})$统计模块,可计算均值、方差等指标 #### 4. 典型应用场景 | 领域 | 数据组合 | 算法案例 | |------------|------------------------------|------------------------------| | 农业监测 | Sentinel-2 + MODIS | 作物分类(随机森林算法) | | 森林火灾 | Landsat-8 + VIIRS热点数据 | 燃烧指数计算$(\text{NBR})$ | | 城市扩张 | 夜间灯光数据 + Landsat | 主成分分析(PCA) |
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