SSHを用いた転送

本文介绍如何使用rsync通过SSH实现無密碼文件転送。包括生成及配置公開鍵、実行転送コマンド等步骤。
rsyncを使用する場合、SSHを用いたセキュアな転送を推奨します。
以下の設定を行い、パスワード無しのSSH転送を行います。

(1) 鍵の生成
[root@localhost tmp]# ssh-keygen -t dsa
Generating public/private dsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_dsa):enterキー
Enter passphrase (empty for no passphrase):enterキー
Enter same passphrase again:enterキー
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_dsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_dsa.pub.
The key fingerprint is:
db:d5:4d:8c:b1:bf:3d:3f:3b:26:d3:bf:d2:82:b8:28 root@localhost
以上の操作で/root/.ssh に、秘密鍵「id_dsa」と公開鍵「id_dsa.pub」 というファイルが生成されます。

(2) 鍵の配置

公開鍵を公開先サーバにコピーします。
[root@localhost tmp]# scp -p /root/.ssh/id_dsa.pub 公開先サーバのIPアドレス:/root/.ssh/

公開先サーバのホスト上でコピーした公開鍵を~/.ssh/authorized_keys に追加します。
[root@www ~]# cd /root/.ssh
[root@www .ssh]# cat id_dsa.pub >> authorized_keys
[root@www .ssh]# rm id_dsa.pub
[root@www .ssh]# chmod 600 authorized_keys

(3) 転送コマンドの実行と確認
コマンドを実行し、転送の確認を行います。
[root@localhost ~]# /usr/local/bin/rsync -a --delete --bwlimit=2048 --timeout=120 -e ssh /usr/local/ZoomSight/dictionary/ <公開先サーバのユーザ>@<公開先サーバアドレス>:<公開先サーバのディレクトリパス>
The authenticity of host 'xxx.xxx.x.x (xxx.xxx.x.x)' can't be established.
RSA key fingerprint is xx:xx:xx:xx:x:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx:xx.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'xxx.xxx.x.x' (RSA) to the list of known hosts.

[root@localhost ~]#

再度、同じコマンドを実行し、認証確認と警告メッセージが出力されないことを確認します。
[root@localhost ~]# /usr/local/bin/rsync -a --delete --bwlimit=2048 --timeout=120 -e ssh /usr/local/4ucms/website/ <公開先サーバのユーザ>@<公開先サーバアドレス>:<公開先サーバのディレクトリパス>
[root@localhost ~]#

以上で設定は終了です。これでプロキシサーバから音声変換サーバへパスワード無しのSSH転送が可能となります。
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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