【打造私密文件共享空间】

通过F2F软件,用户可在局域网中轻松建立安全私密的文件共享空间。只需简单配置用户名、密码及端口,再通过生成与导入口令文件的方式建立信任关系,即可实现文件的安全共享与传输。
小华希望和自己的好友之间安全的共享文件,但是采用常规的共享文件夹方式,其安全性不能令人满意。有没有完美的解决方案呢?有了F2F这款免费的绿色 软件 ,小华很轻松的在局域网中开辟了私密文件共享空间,和好友之间可以安全可靠的共享文件。下载地址: http://www.ingelek.comlfiles/F2F.zip。

小华初次运行F2F,在自动打开的配置窗口(如图1)中的"Your UserName"(用户名)栏中输人绿色系统收藏自己的昵称,注意不同用户的昵称不能重复。在"NewPassword"(新密码)栏中输入密码,在"Your Port" (端口)栏中可以更改F2F端口号(默认为30025),其余的设置保持默认,点击OK按钮保存配置参数。

打造私密文件共享空间

图1

其它主机执行同样的初始化操作,注意所有主机的F2F端口必须一致。在F2F主界面中点击菜单"File"→"Generate CardFile"项,在弹出窗口中的 "LAN IP"栏中输入本机的IP内网地址。在"Card File"栏中点击"Browse"按钮,选择口令文件存储位置(其文件后缀为".f2f")。点击OK按钮,导出本机的口令文件。之后小华将本机的口令文件发送给所有F2F用户。其它的F2F用户也需要分别导出本机的口令文件,并将其发送给别的用户。小华在F2F主窗口中点击菜单"File"→"Import CardFile"项,选择别人发给自己的口令文件,值得说明的是,如果是Internet用户,需要选择"Friend is over Internet"项,如果是本局域网中的用户,选择"Friend is your same LAN"项(如图2)。在"Folder"栏可以设置本机对其他F2F用户开放 的共享路径,之后将需要共享的文件复制到该路径中。

打造私密文件共享空间

图2

按照同样的方法,小华分别导人其它F2F用户的口令文件。为了便于共享,最好将为所有F2F用户设定相同的共享路径。类似的,其它F2F用户可以彼此导人其它用户发来的口令文件。之后F2F共享网络就组建起来了,小华在F2F主窗口右上角可以看到其它F2F用户名称列表(如图3),在目标用户(注意其"State"列中的图标应该为绿色,表示其在线)的右键菜单上点击"View Shared Folder"项,可以浏览该用户提供的共享文件夹内容,之后可以随意下载所需的文件。当需要上传文件时,在窗口左侧选择单个或者多个文件,将其直接拖动到目标F2F用户名称上,即可将其上传到该用户开放的共享路径中。其它F2F用户可以按照同样的方法,彼此之间可以安全快速的执行数据传输任务。注意, F2F支持文件的断点传输操作。F2F使用SSH V2高强度数据加密算法,对传输的数据进行加密处理。

打造私密文件共享空间

图3

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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