xwindow下远程桌面开发遇到棘手的问题(目前环境ubuntu14.04)

不录 2015-01-08 05:27:43
  公司是开发远程桌面的,目前要在linux系统上实现远程控制,然而在linux下做远程必然(或许有别的方案)要用到X System,现在用户登录后手工开启程序时,X Server可以连接上,但如果我把程序放在服务里自动启动时就连接不上x server了(为什么要放服务里?因为希望用户远程进来后直接可以看到ubuntu的登录界面),主要就是XOpenDisplay函数返回NULL。
  这几天一直在找资料,了解了$HOME/.Xauthority文件的作用,也了解了XOpenDisplay参数的作用,用了N种方式,只要先用一个用户通过tty或ssh登录,就能有办法保证连接的上X Server,但只要是系统自动启动程序,就连接不上X Server。

  试验了好多天没有结果,有点急了,看的东西很多很杂,已经描述不太清楚了,希望有遇到过此类问题的前辈帮小弟一把。
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歪嘴鱼 2015-01-11
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screen screen -d -m sudo -i -u username cmdline 大概这样,你查查man
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】

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