Linux-samba安装

本文详细介绍了如何在Linux环境下使用Samba实现Windows与Linux之间的文件共享,包括安装、配置、用户管理及验证等关键步骤。

samba:是实现windows与linux文件共享。

步骤:

1.查看是否已安装samba命令 rpm -q samba

2.如有samba卸载 rpm - e samba

3.如果删除没成功执行强制删除 rpm -e --nodeps samba

4.挂载 mount /mnt/cdrom

5.进入cdrom目录下 cd /mnt/cdrom

6.查看cdrom是否有3个samba文件命令 ls,拷贝到home目录下 cp sam* /home(直接把3个samba文件拷贝到home文件下)

7.安装3个文件例如:rpm -ivh samba-common-2.2.7a-7.9.0.u386.rpm   后面两个同样安装

8.查询samba是否成功安装 rpm -qa samba 

9.创建用户 useradd admin;设置密码 passwd admin (密码为123,这是linux下用户密码)

10.在samba中设置密码密令为cat /etc/passwd | mksmbpasswd.sh > /etc/samba/smbpasswd(这是admin在samba密码)

11.用户显示 cat /etc/passwd

12.smbpasswd admin 回车 然后设置密码为abc

13.启动samba服务器 service smb start (停止服务:servise smb stop;重启服务:servise smb restart)

14.在windows系统输入对放linux下的ip地址,用户名:admin 密码:abc

注:如果是在windows的用虚拟机下安装的linux系统,则在linux下设置的ip地址必须跟虚拟机上地址一样。

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!
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