XRDP与VNC的关系

XRDP与VNC的关系

大家好,又见面了,我是全栈君。

如果仅仅安装XRDP协议。是不能在windows上使用远程桌面连接到Ubuntu。

还须要安装VNCServer才行。
所以,XRDP启动之后。系统会自己主动启动一个VNC会话进程监听服务。

当我们通过windows远程桌面client连接到Ubuntu后,Ubuntu会启动一个VNC服务
在远程系统shell上使用例如以下命令能够查看到

> netstat –nltp

tcp6 :::5910 :::* LISTEN 7751/Xvnc

当中 tcp6表示使用ipv6协议。
5910 表示的是开启的服务port是5910
7751是XVnc的进程号

此时,在windows上再使用VNCViewer连接到同一个port
如果Ubuntu的IP是192.168.1.20。则连接地址写192.168.1.20:10也能够连接到Ubuntu便是一个证明。
并且,这2个桌面(RDP远程桌面client,VNCViewer)还是两边同步的。

当中,10表示的是终端号,从5900開始计数。

第二种写法
192.168.1.20:5910也能够连接成功
此时5910表示的是port号,这样的方式更easy记忆一点。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/115537.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • batchnorm原理及代码详解(笔记2)

    batchnorm原理及代码详解(笔记2)Batchnorm原理详解前言:Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练,加速收敛速度及稳定性的算法,可以说是目前深度网络必不可少的一部分。本文旨在用通俗易懂的语言,对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。Batchnorm主要解决的问题 Batchnorm原理解读 Batchnorm的优点 Batc…

    2022年5月28日
    36
  • python中str函数

    python中str函数str函数str将数据强制转换为字符串。每种数据类型都可以强制转换为字符串。例4.6.str介绍>>>str(1)'1'>>>horse

    2022年7月5日
    24
  • icmp回复报文_常见的ICMP报文

    icmp回复报文_常见的ICMP报文常见的ICMP报文相应请求我们用的ping操作中就包括了相应请求(类型字段值为8)和应答(类型字段值为0)ICMP报文。过程:一台主机向一个节点发送一个类型字段值为8的ICMP报文,如果途中没有异常(如果没有被路由丢弃,目标不回应ICMP或者传输失败),则目标返回类型字段值为0的ICMP报文,说明这台主机存在。目标不可达,源抑制和超时报文这三种报文的格式是一样的。(1)目标不可到达报文(类型值为3…

    2022年5月1日
    123
  • c++ map有序还是无序_hashmap与map的区别

    c++ map有序还是无序_hashmap与map的区别概述简单对比map和unordered_map的性能。map内部是红黑树,在插入元素时会自动排序,而无序容器unordered_map内部是散列表,通过哈希而不是排序来快速操作元素,使得效率更高。当你不需要排序时选择unordered_map的效率更高。测试范例测试代码#include<iostream>#include<string>#in…

    2022年9月23日
    2
  • OpenCV学习笔记(29)KAZE 算法原理与源码分析(三)特征检测与描述

    OpenCV学习笔记(29)KAZE 算法原理与源码分析(三)特征检测与描述KAZE系列笔记:1. OpenCV学习笔记(27)KAZE算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波2. OpenCV学习笔记(28)KAZE算法原理与源码分析(二)非线性尺度空间构建3. OpenCV学习笔记(29)KAZE算法原理与源码分析(三)特征检测与描述4. OpenCV学习笔记(30)KAZE算法原理与源码分析(四)KAZE特征的性能分析与比较5. OpenCV学习笔记

    2022年6月18日
    39
  • Exploiting Visual Artifacts to Expose Deepfakes and Face Manipulations论文详记

    Exploiting Visual Artifacts to Expose Deepfakes and Face Manipulations论文详记ExploitingVisualArtifactstoExposeDeepfakesandFaceManipulations论文详记一、论文简述二、论文内容A、篡改伪影①全局一致性②光照估计③几何估计B、基于视觉伪影的分类①、完全生成脸部的检测②、DeepFakes的检测③、Face2Face的检测三、论文实验及结果一、论文简述提取眼睛、牙齿以及脸部轮廓等位置的特征来检测DeepFake视频,属于基于帧内图像伪影的检测方法,使用Logistic回归或浅层全连接网络分类,属于浅层分类器方法

    2022年5月17日
    44

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号