Linux笔记

本文详细介绍了Linux系统中SSH协议的密钥验证方法,包括公钥私钥的生成与使用,实现免密码登录。同时,提供了文件上传下载的两种方式,一是通过SecureCRT的界面操作,二是利用lrzsz工具进行高效传输。此外,还讲解了查找命令、普通用户权限配置、挂载磁盘及光驱、使用CentOS镜像创建本地yum源、系统服务管理、修改主机名和IP地址、域名映射等实用技巧。

目录

目录

SSH协议-基于密钥验证(公钥加密,私钥解密):

文件上传下载(SecureCRT):

查找命令:

普通用户配置相关权限:

挂载(可以查看磁盘或光驱中的文件):

使用CentOS镜像创建本地yum源

系统服务管理   

修改主机名和ip地址

域名映射


SSH协议-基于密钥验证(公钥加密,私钥解密):

生成公钥私钥:ssh-keygen -t rsa

复制私钥需要登陆的账号地址:ssh-copy-id  +  ip

登陆免密码验证 


文件上传下载(SecureCRT):

方式一:alt + P 进入该命令界面    cd  进入本地文件目录    lcd进入linux文件目录

                get(下载)    put(上传)                  从哪里传到哪里

方式二:使用lrzsz工具

                下载命令yum -y install lrzsz     

                rz上传    sz下载(也可直接拖拽,选最后一个)


查找命令:

which  + 命令    显示该命令是否存在以及在PATH变量的路径

whereis + 命令  查找命令所在的路径

find  .   -name  "*.txt"   -ls   在当前目录寻找以txt结尾的文件,并显示


普通用户配置相关权限:

root用户下     visudo

root    ALL=(ALL)       ALL

用户名   主机-身份      命令名称   

免密执行:

用户名   主机=NOPASSWD:    命令名


挂载(可以查看磁盘或光驱中的文件):

mount  -o   loop   磁盘目录    挂载目录

umount   磁盘目录 (取消挂载)


使用CentOS镜像创建本地yum源

1、挂载iso镜像,拷贝所有文件至本地yum目录

      mkdir /dev/centios /mnt/local_yum

      mount -o loop /root/镜像名称  /dev/centios

      cp -r  /dev/centios/*    /mnt/local_yum/

2、修改yum源配置

       cd   /etc/yum.repos.d/

       rename .repo  .repo.bak  *.repo

       cp  CentOS-Base.repo.bak   CentOS-Local.repo

       vi CentOS-Local.repo

       [local]
       name=this is my local yum
       baseurl=file:///mnt/local_yum/
       gpgcheck=1
       enabled=1

3、更新yum配置

      yum clean all

      yum repolist all


系统服务管理   

service   --status-all     #查看系统所有的后台服务进程

service   sshd   status   #查看指定的后台服务进程的状态

service   sshd   stop/start/restart

配置后台服务进程的开机自启

chkconfig  httpd  on/off     


修改主机名和ip地址

vi  /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

service   network   restart   重启网络服务

reboot    重启系统


域名映射

/etc/hosts   配置ip和对应的主机名

通过主机名访问对应的ip

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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