ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host

本文介绍了解决SSH连接被远程主机关闭的问题。主要通过配置/etc/hosts.allow和/etc/hosts.deny来允许或拒绝特定IP地址的访问。完成配置后需要重启sshd服务并检查/var/log/syslog以确认问题是否解决。

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ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host

走了许多弯路。
写解决方法 
主要是 /etc/hosts.allow 和 /etc/hosts.deny问题 最好两个都设置一下。
因为有些系统是先load hosts.allow 再 load hosts.allow .有些相反。 
hosts.allow: 
ALL:ALL:allow sshd sshd1 sshd2:ALL:allow #ssh:0.0.0.0/0.0.0.0 sshd:192.168.1.:allow hosts.deny sshd[2760]: 
# you should know that NFS uses portmap!
ALL:ALL EXCEPT 127.0.0.1:DENY to ALL:ALL EXCEPT 127.0.0.1 AND 192.168.1.111:DENY

完成后。重启sshd :
service sshd restart     /etc/init.d/sshd restart

如果还不行就查一下syslog

位置在 /var/log/syslog
在那可以看到为什么不行。再改一下。再测试一下。


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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