rsync数据同步

服务器
A : 172.16.9.170 服务端
B : 172.16.9.174 客户端
 
一 、服务器端配置  ---  172.16.9.170
 
安装rpm -q rsync
[root@SPD 123]# rpm -qa|grep rsync
 
配置/etc/rsyncd.conf
[root@SPD 123]#vi /etc/rsyncd.conf
 
####***************************************####
uid=nobody
gid=nobody
max connections = 200
timeout = 600
use chroot = no
read only = yes
pid file = /var/run/rsyncd.pid
host_allow = 172.16.9.174            //客户端的IP地址
#syslog facility = local7
#log file = /var/log/rsyncd.log
#rsync config
#The' standard' things
[rsync_gmmold]   //定义同步的路径(关键字为gmmold)
        path = /app/temp  //需要同步的路径
        comment = gmmold
####***************************************####
 
启动服务
[root@SPD 123]# /usr/bin/rsync --daemon
开机自动启动服务
echo "/usr/bin/rsync --daemon" >> /etc/rc.local
 

二、客户端的配置 ---  172.16.9.174
 
用命令同步
[root@dxczpt temp]#rsync -auqz 192.168.23.102::rsync_gmmold /app/temp
 
每半个小时同步一下
crontab -u root -e
 
0,30 * * * * rsync -auqz 172.16.9.125::rsync_gmmold /app/temp
 
解释
 
####***************####
* * * * *
分钟 小时 日 月 星期
####***************####
 
06 10 * * *
 
 
内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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