【记录】Ubuntu|Ubuntu 20.04 开启SSH服务

shandianchengzi
新星创作者: 编程框架技术领域
领域专家: 操作系统技术领域
2023-08-18 15:03:42

安装ssh服务
sudo apt install openssh-server

开启防火墙ssh的服务端口
sudo ufw allow ssh

附:还可以查看或更改ssh服务的状态

查看ssh服务状态
systemctl status ssh

关闭ssh服务
systemctl stop ssh

开启ssh服务
systemctl start ssh

重启ssh服务
systemctl restart ssh

设置开启自启
sudo systemctl enable ssh

关闭开机自启
sudo systemctl disable ssh
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「Kareza」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/Eazon_chan/article/details/109809741

来源:Ubuntu 20.04 开启SSH服务_ubuntu ssh_Kareza的博客-CSDN博客

...全文
750 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

4

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
在这里,记录我认为写得有最帮助的推文~~~ 同类型的推文只选我看过的最棒的!欢迎大家用自己更棒的推文替换它!
物联网系统安全python 个人社区 湖北省·武汉市
社区管理员
  • shandianchengzi
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧