ECS使用体验的文章

简介: ECS使用体验的文章

我是一名刚升入大四年级的学生,专业是信息工程。比较喜欢在哔哩哔哩上学习编程,热爱java编程,通过一些学习的视频也慢慢学着自己去做项目,项目能够在本地运行成功。在评论区里面看到云服务器这个词,就去百度里边了解到了阿里云等云服务器。了解了阿里云的有学生优惠就去注册了账号,看到了阿里云的学生免费领取云服务器。按照流程学习了基本使用,完成了答题,领取了两周的云服务器。开始磕磕绊绊,使用了xshell+xftp的远程连接主机,Linux上出现错误,其中有一个就是忘记在阿里云放行Tomcat的8080端口,也没在安全组放行,导致自己的web应用无法正常运行,在百度搜索的帮助下,最终我成功了。也从中学到了,一个web应用要在服务器上运行,不仅仅要把资源放到服务器上,更要将一些特殊的端口进行放行,这样才能正常运行。
这两周的免费体验阿里云服务器不仅让我更深切地了解了云服务器这个概念,更让让我学习到了一些云服务器的知识也复习了一些快要忘记的Linux操作,受益很深,感谢阿里云让我有了这次机会,我也相信我会在这条道路上越走越远

相关实践学习
借助OSS搭建在线教育视频课程分享网站
本教程介绍如何基于云服务器ECS和对象存储OSS,搭建一个在线教育视频课程分享网站。
7天玩转云服务器
云服务器ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,可降低 IT 成本,提升运维效率。本课程手把手带你了解ECS、掌握基本操作、动手实操快照管理、镜像管理等。了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
2月前
|
弹性计算 Java Linux
ECS使用体验的文章
ECS使用体验的文章
|
弹性计算 运维 数据可视化
ECS使用体验
接下来,让我分享一下我的使用经验。首先,在选择云服务器之前,您需要通过测试以获得资格。在选择云服务器时,我认为最重要的是确定合适的区域,即尽量选择离你更近的云服务器,然后修改阿里云服务器的密码,通过xshell进行远程连接。然后激活安全组。激活安全组时,可以单击“快速添加”按钮。最后,我尝试体验了宝塔面板,使用可视化操作界面确实提高了操作效率,给用户带来了便利。然而,在我看来,这不是一个好的学习方式,我也不是特别喜欢它。点击鼠标可能会减少许多繁琐的步骤,但它并不能很好地帮助我学习知识,这与我使用这个云服务器的初衷背道而驰。当然,这也是我个人的观点。请批评和纠正。
107 1
|
弹性计算 算法 前端开发
|
弹性计算 Ubuntu 搜索推荐
我的第一次ECS使用体验
非常适合萌新入门和练习服务器开发技术!!
|
弹性计算 Ubuntu 安全
我对ECS的使用体验
对使用ECS的体验发表意见,为大家的选择做一个参考,ECS更适合新手,性价比高,已经提前选择好了大部分配置,使用起来方便。
|
机器学习/深度学习 弹性计算 Ubuntu
ECS个人使用体验
感谢阿里云为高校同学提供服务器。
|
18天前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
2554 20
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用,强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响,现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。
1545 16
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
|
10天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
下一篇
无影云桌面