一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件，支持pcd, ply, las等多种格式，轻松打开海量点云数据，支持多方式多字段渲染点云，对点进行方便的查询、量测和编辑，提供了地面滤波算法，可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。

在本文中，我们将详细探讨如何在Ubuntu 20.04环境下进行系统搭建，包括Ubuntu的下载安装、VMware中的虚拟机配置、Mininet及Ryu控制器的安装，以及在整个过程中可能遇到的问题及其解决方案。 Ubuntu 20.04的安装是一个简单的过程。你需要从官方下载Ubuntu 20.04的ISO镜像文件，然后在VMware中创建一个新的虚拟机。在创建过程中，选择自定义安装，并确保硬件兼容性设置为Workstation 15.x。选择稍后安装操作系统，为虚拟机分配足够的内存（建议30G以上）并指定一个非系统盘的存储位置。网络设置应选择NAT，以便虚拟机能便捷地访问互联网。接下来，创建虚拟磁盘并设置磁盘大小（例如40G），选择将磁盘存储为单个文件。挂载ISO文件并启动虚拟机进行Ubuntu的安装。 安装完成后，你需要确保虚拟机能够正常运行并连接网络。测试网络连接后，可以开始安装Mininet，这是一个用于SDN（软件定义网络）实验的工具。检查Git是否已安装，如果没有，下载并安装Git。接着，安装Mininet所需的依赖，下载Mininet源码，安装所有相关插件，并进行测试以验证安装成功。 Ryu控制器是另一个关键组件，用于控制网络流量。安装pip，这是Python的包管理器，然后通过pip安装Ryu。下载并安装Ryu的源码，完成后进行测试以确保正确安装。要测试Ryu和Mininet的连接，可以在已运行的Mininet环境中启动Ryu控制器，并查看其显示的数据信息。 在搭建过程中可能会遇到一些问题。例如，网络设置不当可能导致IP地址冲突。解决方法是将网络适配器设置为NAT，以避免虚拟机与主机或其他设备的IP冲突。安装VMware Tools时，可能出现解压和安装路径错误。按照官方文档的步骤，明确文件目录并正确执行命令即可解决。如果Git安装出现问题，可能是由于源版本不匹配。此时，你可以更换为中国的华为源，以提高下载速度和安装成功率。 Ubuntu 20.04环境的搭建涉及多个步骤，包括虚拟机配置、系统安装、软件安装以及问题解决。每个环节都需要仔细操作，遵循最佳实践，以确保环境的稳定性和功能性。通过这篇详尽的指南，你应该能够顺利地完成Ubuntu 20.04环境的搭建，为后续的实验和开发工作奠定基础。

Remmina是一款先进的开源远程桌面客户端软件，它为用户提供了一个简洁、轻量级的界面，允许用户通过多种协议连接到远程桌面会话。该软件特别适用于需要高效、安全地远程管理服务器或桌面系统的场景。Remmina支持多种远程协议，包括但不限于RDP（远程桌面协议）、VNC（虚拟网络计算）、SPICE、SSH和Rlogin。 在介绍的离线安装包中，特指了deepin20和Ubuntu20操作系统，这表明该安装包是针对这两种特定版本的操作系统设计的。Deepin20是基于Debian的Linux发行版，以其美观的用户界面和用户体验闻名，而Ubuntu20.04 LTS（长期支持版本）是Ubuntu系列中最受欢迎的一个版本，以其稳定性、安全性以及活跃的社区支持著称。对于希望在这些系统上安装Remmina的用户来说，离线安装包提供了一个无需网络连接即可安装软件的便捷途径。 Linux系统中的远程桌面协议（RDP）客户端和服务器的安装包与Windows系统下的RDP客户端和服务器有所不同，因为在Linux环境下，用户通常需要通过包管理器或手动编译源代码来安装软件。离线安装包的好处是，它包含了所有必要的文件和依赖项，不需要在线下载，这对于没有稳定网络连接的用户或需要批量部署的管理员来说十分便利。 从文件名称列表中的“linux-远程桌面-离线安装包”可以看出，该安装包可能是适用于Linux操作系统的多种远程桌面协议的集成安装包。用户拿到这个压缩包之后，可以解压并运行安装脚本或手动安装，从而在deepin20和Ubuntu20系统上设置和使用Remmina。 在使用Remmina时，用户将能够连接到远程的Windows系统、Linux系统，甚至是macOS系统，前提是这些系统已经配置了相应的远程桌面服务。此外，Remmina还支持多标签浏览，这意味着用户可以在一个窗口中打开多个远程桌面会话，方便高效地进行多任务操作。其内置的高级加密标准（AES）保证了数据传输的安全性，符合企业级远程桌面管理的安全要求。 对于需要在deepin20和Ubuntu20操作系统上安装Remmina进行远程桌面管理的用户，提供了这款离线安装包是一个十分贴心且实用的解决方案。它不仅简化了安装过程，还通过预先打包好的依赖项，节省了用户的时间和资源。

ubuntu20.04安装教程 - 完整教程与源码 概述 ubuntu20.04安装教程是一个重要的技术主题，本文将为您提供详细的教程和完整的源码实现。通过本教程的学习，您将掌握ubuntu20.04安装教程的核心技术，并能够独立开发相关应用。 本文详细介绍了Ubuntu20.04操作系统的安装过程，并提供了完整的源码，旨在帮助读者掌握Ubuntu20.04的安装技巧，以及如何进行相关的应用开发。教程首先指出学习前的准备工作，包括选择合适的开发工具如IntelliJ IDEA、VSCode等，以及配置运行时环境和项目依赖管理工具。在核心实现部分，首先概述了基础概念，包括操作系统的架构设计、核心算法及实现方法和性能优化的最佳实践。接着，通过代码示例介绍了如何编写基本的Python程序，展示了一个简单的函数定义和调用过程。在实际应用部分，本文指出Ubuntu20.004的安装教程适用于多种场景，包括Web开发、数据处理和系统集成等。教程强调了通过实践加深理解的重要性，并建议读者关注技术发展动态，参与开源项目来提升个人技能。通过本教程的系统学习，读者将能够独立进行Ubuntu20.04的安装和相关应用的开发。

若有新版本请查看文章最后附件地址：https://blog.csdn.net/liuxin638507/article/details/132450367 特点： 1、同时升级openssh与openssl，采用deb包形式，一键快速升级版本，无需每台单独再次进行编译， 2、已默认安全加固（已有配置跳过） 注意事项： 请测试环境验证后再更新到其他环境，该安装包不负任何责任！ 安装： 执行 bash upgrade_ssl_ssh_ubuntu.sh 进行安装 注意，升级安装后，确保sshd服务正常，请新开终端进行验证测试 验证 openssl版本： openssl version OpenSSL 3.0.18 30 Sep 2025 (Library: OpenSSL 3.0.18 30 Sep 2025) openssh版本： sshd -V OpenSSH_10.2p1, OpenSSL 3.0.18 30 Sep 2025

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随着工业4.0的推进，物联网、智能制造等技术概念逐步落地，OPC统一架构（OPC Unified Architecture，简称OPC UA）作为一种跨平台、开放、服务导向的架构标准，被广泛应用于工业自动化领域中，用于实现不同设备和系统之间的数据交互和信息集成。本教程旨在介绍如何在Ubuntu 20操作系统上搭建一个基于open62541库、QT和C++语言的OPC UA服务器与客户端。 open62541是一个开源的C语言实现的OPC UA协议栈，它提供了创建OPC UA服务器和客户端所需的所有基础功能，非常适合于嵌入式系统和资源受限的环境。结合QT和C++语言，能够为开发者提供一个图形化的界面，以便于进行开发、调试和后续的维护工作。 整个搭建过程可以分为几个主要的步骤。需要在Ubuntu 20上安装必要的开发工具和库文件。这包括但不限于编译环境（如GCC）、QT开发环境以及open62541库本身。安装open62541库时，可以采用源码编译安装或通过包管理器安装预编译的版本，这需要根据开发者的具体需求和操作系统的配置来决定。 接着，开发者将着手编写OPC UA服务器的代码。这将涉及到定义服务器的地址空间、创建节点、配置安全策略和会话管理等。open62541库提供了丰富的API，允许开发者可以较为容易地实现这些功能。在QT环境下，可以使用QT的信号与槽机制来处理服务器运行中的各种事件。 在服务器搭建完毕后，开发者需要进行客户端的开发。客户端主要负责与服务器建立连接、读写数据、订阅事件和处理服务调用等。在QT中，可以通过设计GUI界面来让用户选择服务器连接、输入认证信息、执行读写操作等。 整个开发过程需要对OPC UA协议有一定的了解。开发者需要熟悉OPC UA的地址空间模型、数据结构定义、安全通信机制以及会话管理等方面。这些知识将帮助开发者正确使用open62541库提供的API，并能够解决在搭建过程中可能遇到的兼容性问题或协议相关问题。 完成开发后，还需要对服务器和客户端进行测试，以确保它们能够正常工作。测试可以包括单元测试、集成测试以及性能测试等。在此过程中，可能会需要借助OPC UA客户端工具来模拟客户端与服务器之间的通信，以便于发现和解决问题。 本教程将提供一些高级功能的实现方法，比如如何在服务器端集成特定的数据源、如何在客户端实现高级的数据处理逻辑等。这将使开发者能够根据实际的应用场景对OPC UA服务器和客户端进行定制化开发。 本教程将全面地指导开发者如何在Ubuntu 20上使用open62541库、QT和C++语言搭建OPC UA服务器和客户端。通过逐步的讲解和示例代码，开发者将能够掌握搭建过程中的关键点，并最终实现一个功能完善的OPC UA解决方案。无论是对于初学者还是有经验的开发人员，本教程都将是一个宝贵的资源，帮助他们在工业自动化领域中更进一步。

本文档详细介绍了在Ubuntu系统中构建和升级openssl与openssh deb包的脚本操作。在当前版本迭代迅速的软件环境中，保持关键安全组件如openssl和openssh的更新至关重要。本脚本提供了一种简便的方式来同步更新这两个组件，免去了手动编译的繁琐过程。 脚本的构建过程针对的是Ubuntu20.x及其后续版本，22.x及之后版本。这个脚本通过预编译好的deb包实现快速升级，大大简化了升级流程。用户只需运行一个命令，即可同时完成openssl与openssh的升级，这对于需要管理多台服务器的系统管理员而言，无疑是一项便利的功能。 然而，脚本的使用需要谨慎。尽管脚本提供了一键升级的便利，但同时也存在潜在的风险。在未进行充分测试的情况下使用脚本可能会导致系统不稳定或其他意外后果。因此，文档强调了“仅供测试并验证后再使用”的重要性。使用前，建议用户在安全的测试环境中验证脚本功能，确保其不会对生产环境产生负面影响。 由于脚本使用了预编译的deb包，这意味着用户需要依赖于作者或其他第三方提供的预编译包。这可能会带来安全和兼容性方面的担忧。用户在使用前应确保这些deb包来源可靠，最好由信任的开发者或官方维护者提供。此外，如果预编译的包版本与系统需求存在差异，可能还需要进行额外的配置或编译步骤。 在Linux系统维护和升级过程中，deb包形式是一个常见且受到欢迎的分发方式。deb包提供了元数据，包括软件包的依赖关系、版本信息等，这使得安装和管理变得相对简单和标准化。该脚本利用了deb包的这一特点，将openssl和openssh的更新过程变得自动化，极大地减轻了系统管理员的工作负担。 该脚本为Ubuntu系统下的openssl与openssh更新提供了一个高效的解决方案。通过预编译的deb包简化了升级过程，同时强调了使用前的测试和验证的重要性。尽管存在对第三方依赖的风险，但其快速、便捷的特点在实际操作中能够提供显著的便利，特别是对于需要批量处理多台机器的情况。

若有新版本请查看文章最后附件地址：https://blog.csdn.net/liuxin638507/article/details/132450367 特点： 1、同时升级openssh与openssl，采用deb包形式，一键快速升级版本，无需每台单独再次进行编译， 2、已默认安全加固（已有配置跳过） 安装： 执行 bash upgrade_ssl_ssh_ubuntu.sh 进行安装 注意，升级安装后，确保sshd服务正常，请新开终端进行验证测试 验证 openssl版本： openssl version OpenSSL 3.0.16 11 Feb 2025 (Library: OpenSSL 3.0.16 11 Feb 2025) openssh版本： sshd -V OpenSSH_9.9p2, OpenSSL 3.0.16 11 Feb 2025

Nvidia-container-toolkit是NVIDIA推出的一款开源工具包，其主要作用是帮助用户在容器化环境中运行NVIDIA GPU加速应用。该工具包提供了容器运行时与NVIDIA GPU之间的交互功能，使得开发者可以在容器中无缝使用GPU资源。Nvidia-container-toolkit最新版本为1.17.4，支持的操作系统为Ubuntu 20.04，而架构类型为x86。 在Ubuntu 20.04系统上，Nvidia-container-toolkit的安装和配置通常较为直接。需要确保系统中已经安装了NVIDIA驱动，之后，通过添加NVIDIA软件仓库的方式，可以通过包管理工具安装Nvidia-container-toolkit。由于Nvidia-container-toolkit支持x86架构，因此在主流的x86_64位硬件平台上均可正常运行。 在配置方面，Nvidia-container-toolkit与containerd的集成是当前的一个热门话题。containerd作为容器运行时的核心组件，负责管理容器的生命周期。通过将Nvidia-container-toolkit与containerd相结合，可以实现GPU资源的直接分配给容器，这样就可以在容器内部高效利用GPU加速计算。Nvidia-container-toolkit通过CRI（容器运行时接口）与containerd通信，这使得它能够与containerd一起工作，并为支持GPU的应用程序提供硬件加速。 此外，Nvidia-container-toolkit还提供了诸多特性，比如能够支持Kubernetes集群环境。在Kubernetes中，用户可以通过该工具包，使用NVIDIA GPU资源，执行机器学习、深度学习以及高性能计算等任务。它也是NVIDIA NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器注册中心推荐的容器运行时工具。 随着人工智能和深度学习应用的不断普及，对GPU加速计算的需求日益增长。Nvidia-container-toolkit的出现，解决了传统容器技术在GPU资源分配上的限制，使得用户可以在容器环境中充分利用NVIDIA GPU带来的性能优势。这一进步不仅提高了计算资源的利用效率，同时也让容器化技术在高性能计算领域的应用更加广泛。 Nvidia-container-toolkit是一款高度集成且易于使用的工具包，它极大地简化了GPU加速容器应用的部署和运行过程。对于希望在容器环境中利用GPU资源的用户而言，Nvidia-container-toolkit提供了强大的支持，并且随着其版本的不断更新，其功能和性能也将得到持续增强。