开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >专栏 >ssh保持长连接的方式,ssh保持连接不断开

ssh保持长连接的方式,ssh保持连接不断开

原创

作者头像

高老师

发布于 2023-06-20 14:49:22

发布于 2023-06-20 14:49:22

90000

代码可运行

举报

文章被收录于专栏：编程语言的世界编程语言的世界

运行总次数：0

代码可运行

习惯用gitbash连接ssh，但是长时间无操作直接断开，简单配置一下：

vim /etc/ssh/sshd_config 
ClientAliveInterval 30   #每隔30秒发送一次请求给client，然后client响应，从而保持连接
ClientAliveCountMax 3    #发出请求后，客户端没有响应得次数达到3，就自动断开连接

重启ssh:

systemctl restart sshd.service

centos7成功

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论

登录后参与评论

暂无评论

编辑精选文章

换一批

万字详解高可用架构设计

Go 开发者必备：Protocol Buffers 入门指南

10分钟带你彻底搞懂分布式链路跟踪

多租户的 4 种常用方案

亿级月活的社交 APP，陌陌如何做到 3 分钟定位故障？

60页PPT全解：DeepSeek系列论文技术要点整理

漫谈图像超分辨率技术

卷积神经网络深度学习

作为将模糊的图像变清晰的神奇技术，图像超分辨率技术在游戏、电影、相机、医疗影像等多个领域都有广泛的应用。在这篇文章中，微软亚洲研究院的研究员们为你总结了图像超分辨率问题中的主流方法、现存问题与解决方案。微软亚洲研究院在图像超分辨率领域的相关技术也已在顶级会议发表，并转化入 PowerPoint 产品中，我们将在后续文章中为大家解读。

小白学视觉

2022/12/27

1K0

基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究

图像处理深度学习学习方法机器学习神经网络

图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。

全栈程序员站长

2022/07/25

1.8K0

基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究

超分辨率 | 综述！使用深度学习来实现图像超分辨率

编程算法监督学习深度学习机器学习神经网络

今天给大家介绍一篇图像超分辨率邻域的综述，这篇综述总结了图像超分辨率领域的几方面：problem settings、数据集、performance metrics、SR方法、特定领域应用以结构组件形式，同时，总结超分方法的优点与限制。讨论了存在的问题和挑战，以及未来的趋势和发展方向。

AI算法修炼营

2020/05/26

7.2K0

超分辨率 | 综述！使用深度学习来实现图像超分辨率

深度学习超分辨率重建（总结）[通俗易懂]

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

开山之作，三个卷积层，输入图像是低分辨率图像经过双三次(bicubic)插值和高分辨率一个尺寸后输入CNN。

全栈程序员站长

2022/07/21

1.9K0

使用深度学习来实现超分辨率的介绍

https 网络安全深度学习机器学习神经网络

超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即大小)或退化的结果(如模糊)，图像可能具有“较低的分辨率”。我们可以将HR图像和LR图像通过如下公式联系起来：LR = degradation(HR)`

AI算法与图像处理

2019/11/14

1.4K0

基于深度学习的图像超分辨率最新进展与趋势【附PDF】

图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题，在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上，取得了目前最优的性能和效果。本篇综述给出了一个统一的深度学习视角，来回顾最近的超分技术进展，主要包括三个方面:

马上科普尚尚

2020/05/11

1.5K0

基于深度学习的图像超分辨率最新进展与趋势【附PDF】

深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)

模型搜索网络重构深度学习

SISR方法输入一张低分辨率图像，利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系，最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像。

JOYCE_Leo16

2024/03/19

7950

深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)

基于深度学习的图像超分辨率方法总结

卷积神经网络神经网络机器学习人工智能编程算法

懒得总结，就从一篇综述中选取了一部分基于深度学习的图像超分辨率方法。原文：基于深度学习的图像超分辨率复原研究进展作者：孙旭李晓光李嘉锋卓力北京工业大学信号与信息处理研究室来源：中国知网

Natalia_ljq

2020/06/03

1.6K0

图像超分辨率重建算法，让模糊图像变清晰(附数据和代码)

图像处理卷积神经网络深度学习神经网络机器学习

图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。

机器学习AI算法工程

2021/01/12

19.4K1

信息增强的图像超分辨率重建

性能函数模型数据网络

单图像超分辨率（SISR）的任务是旨在从其低分辨率版本重建出高质量的图像。基于CNN的网络在性能方面取得了显著的成功。然而，CNN的归纳偏置限制了SISR模型捕获长距离依赖性的能力。它们的固有局限性源于参数依赖的感受野扩展和不同层中卷积算子的核大小，这可能会忽略图像中的非局部空间信息。

Srlua

2025/01/02

2390

《解锁图像“高清密码”：超分辨率重建之路》

腾讯技术创作特训营S11#重启人生腾讯技术创作特训营S12#AI进化论

在图像的世界里，高分辨率意味着更多细节、更清晰的画面，就像用高清望远镜眺望远方，一切都纤毫毕现。可现实中，我们常被低分辨率图像困扰，模糊的监控画面、老旧照片里难以辨认的面容……不过别担心，图像超分辨率重建技术宛如神奇画笔，能为这些低分辨率图像添上清晰的色彩。

程序员阿伟

2025/04/19

1320

《解锁图像“高清密码”：超分辨率重建之路》

效果惊人：上古卷轴III等经典游戏也能使用超分辨率GAN重制了

机器学习神经网络深度学习人工智能游戏

图像超分辨率是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，这种重建不仅指令图像变得清晰锐利，同时还表示模型需要利用图像的高级语义信息重建出丢失的信息。因此这实际上是一个比较困难的任务，不过目前基于卷积神经网络或生成对抗网络的方法还是有比较好的效果。

机器之心

2019/04/30

5360

效果惊人：上古卷轴III等经典游戏也能使用超分辨率GAN重制了

基于深度学习的超分辨率重建

机器学习神经网络深度学习人工智能

超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SISR)。

全栈程序员站长

2022/07/28

9760

零基础 Pytorch 入门超分辨率

机器学习神经网络人工智能深度学习学习方法

超分辨率（Super-Resolution, SR）重建技术的基本思想是釆用信号处理的方法，在改善低分辨率（Low Resolution, LR）图像质量的同时，重建成像系统截止频率之外的信息，从而在不改变硬件设备的前提下，获取高分辨率（High Resolution, HR）的图像。

OpenMMLab 官方账号

2022/01/18

1K0

零基础 Pytorch 入门超分辨率

IBC 2023 | 最新人工智能/深度学习模型趋势在超分辨率视频增强中的技术概述

深度学习人工智能模型视频网络

超分辨率（SR）方法指的是从低分辨率输入生成高分辨率图像或视频的过程。这些技术几十年来一直是研究的重要课题，早期的 SR 方法依赖于空间插值技术。虽然这些方法简单且有效，但上转换图像的质量受到其无法生成高频细节的能力的限制。随着时间的推移，引入了更复杂的方法，包括统计、基于预测、基于块或基于边缘的方法。然而，最显著的进步是由新兴的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNNs）带来的。尽管卷积神经网络（CNNs）自 20 世纪 80 年代以来就存在，但直到 20 世纪 90 年代中期，由于缺乏适合训练和运行大型网络的硬件，它们才开始在研究社区中获得广泛关注。

用户1324186

2024/03/20

4550

IBC 2023 | 最新人工智能/深度学习模型趋势在超分辨率视频增强中的技术概述

【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

深度学习递归连接模型网络

SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监督SR和特定领域SR（人脸）。

Twcat_tree

2023/11/25

5190

【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

【计算摄影】图像与视频超分辨，深度学习核心技术与展望

神经网络机器学习人工智能深度学习

图像超分，就是要将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像，它在日常的图像和视频存储与浏览中都有广泛的应用，本次我们介绍基于深度学习的图像超分辨核心技术。

用户1508658

2021/05/10

1.1K0

【计算摄影】图像与视频超分辨，深度学习核心技术与展望

用超分辨率扛把子算法 ESRGAN，训练图像增强模型

网络安全 https 编程算法深度学习机器学习

内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。

HyperAI超神经

2021/05/27

1.8K0

用超分辨率扛把子算法 ESRGAN，训练图像增强模型

黄浴：基于深度学习的超分辨率图像技术发展轨迹一览

监督学习编程算法深度学习机器学习神经网络

我们一般可以将现有的 SR 技术研究大致分为三大类：监督 SR ，无监督 SR 和特定领域 SR （人脸）。

AI科技大本营

2019/08/20

1.3K0

黄浴：基于深度学习的超分辨率图像技术发展轨迹一览

业内视频超分辨率新标杆，快手&大连理工研究登上CVPR 2022

转载整理自快手音视频技术量子位 | 公众号 QbitAI 现在，视频超分辨率算法又迎来新突破。一篇最新登上CVPR 2022的论文，从一种新的视角，统一了视频超分辨率中的低分辨率和高分辨率的时序建模思路。论文提出一种新的视频超分辨率框架，以较小的计算代价，充分利用了低分辩和高分辨率下的时序互补信息，以此带来更多细节和纹理的超分辨率结果。研究在多个公开数据集上达到了SOTA效果，也为后续的视频超分辨率研究提供了新的灵感。文章地址：https://arxiv.org/abs/2204.07114

量子位

2022/04/21

5700

业内视频超分辨率新标杆，快手&大连理工研究登上CVPR 2022

相关推荐

漫谈图像超分辨率技术

更多 >

LV.6

深圳歌力思服饰股份有限公司技术顾问

作者相关精选

加入讨论

的问答专区 >

程序员擅长1个领域

相关课程

一站式学习中心 >

数字化IT从业者知识体系

低代码实战营

微搭低代码