关于阿里云的使用体验

简介: 第一部分为自我介绍,第二部分为使用攻略,第三部分为总结。

自我介绍
大家好,我是一名大四在校生,所学的专业是计算机科学与技术,目前在做毕业设计,需要把所做的web项目部署到服务器,所以我通过老师的介绍了解到了“飞天加速计划”这个活动,并且申请了一个服务器,创建了一个实例上传了自己的web项目。
使用攻略
创建实例之后我遇到的第一个问题就是如何远程连接服务器,这个推荐大家使用阿里云自带的远程连接工具workbench,如果workbench连接报错让添加白名单,就用VNC远程连接输入systemctl start sshd指令打开ssh就可以使用workbench连接了,当然也可以使用putty连接。可以使用putty的psftp进行项目的上传,具体可以使用Windows命令行cd到psftp目录使用put指令进行上传。第二个问题就是一定要记得修改密码,登录密码和远程连接密码,然后一定要重启服务器,不然会报错,这个坑无限跳大家一定注意,最后在安全组里要放行项目所需的端口号。
总结
总的来说阿里云服务器还是非常简洁实用的,有非常详尽的使用文档可以参考,比如如何启动ssh,如何远程连接等等,这使得我们使用起来非常方便。阿里云的飞天加速计划是一个非常值得推广的计划,它让更多的在线大学生了解到了服务器神奇的一面,可以通过自己的亲手操作拥有一个属于自己的网站,这是一件多么值得骄傲的事情。我也希望越来越多的大学生可以加入阿里云这一个大家族来,切身的使用服务器,增加自己的技能,增长自己的本领。感谢阿里云的各位前辈可以给我们这样一个平台这样一个机会,感谢飞天加速计划,祝福阿里云可以越做越好。

相关文章
阿里云的使用体验
新手体验阿里云服务器的成长之路
|
机器学习/深度学习 弹性计算 物联网
阿里云使用体验
阿里云使用体验以及使用技巧
|
监控 安全 小程序
阿里云服务使用体验
自我介绍 使用体验 收获
|
16天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
阿里云与企业共筑容器供应链安全
171338 13
|
18天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
随着云计算和DevOps的兴起,容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色,但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战,组织了一场关于云上安全的深度访谈,邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚,深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系,分析了当前的安全隐患及应对策略,并介绍了阿里云提供的安全解决方案,包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等,旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念,阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。
150296 32
|
26天前
|
弹性计算 人工智能 安全
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
201962 14
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
|
8天前
|
存储 人工智能 安全
对话|无影如何助力企业构建办公安全防护体系
阿里云无影助力企业构建办公安全防护体系
1254 10
|
10天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
|
9天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
通义灵码2.0全新升级,AI程序员全面开放使用
通义灵码2.0来了,成为全球首个同时上线JetBrains和VSCode的AI 程序员产品!立即下载更新最新插件使用。
1358 24