ssh:connect to host 10.85.183.40 port 22:Connection refused

这个错误通常是由于无法连接到目标主机的22端口造成的，可能是因为目标主机没有启动SSH服务或者防火墙设置了限制。你可以检查目标主机是否已经启动SSH服务并监听了22端口，也可以检查本地防火墙是否允许连接该端口。

另外，还有可能是目标主机的SSH服务配置有误导致连接失败，你可以检查SSH服务的配置文件，确认是否存在错误配置导致无法连接。

相关问题

生成与（1.80.78 10.85 2.42 2.41 2.45 12.94 11.18 8.55 3.07 8.21 11.03 12.17 0.18 5.8 1.55 4.6 0.49 0.06 8.74 1.13 5.51 0.24 0.54 4.49 1.27 1.65 6.57 0.41 0.39 0.03 3.94 2.57 85.29 12.69 30.14 4.77 ）小于这组数字但又相差不很大的一组随机数

生成与给定数字序列相差不大的一组随机数，可以使用以下示例代码：

import random

# 给定数字序列
given_numbers = [1.80, 78, 10.85, 2.42, 2.41, 2.45, 12.94, 11.18, 8.55, 3.07,
                 8.21, 11.03, 12.17, 0.18, 5.8, 1.55, 4.6, 0.49, 0.06, 8.74,
                 1.13, 5.51, 0.24, 0.54, 4.49, 1.27, 1.65, 6.57, 0.41, 0.39,
                 0.03, 3.94, 2.57, 85.29, 12.69, 30.14, 4.77]

# 设置允许的最大差值
max_difference = 0.5

# 生成与给定数字序列相差不大的一组随机数
random_numbers = [num + random.uniform(-max_difference, max_difference) for num in given_numbers]

print(random_numbers)

这段代码将在原始数字的基础上，使用 `random.uniform()` 函数生成一个介于 `-max_difference` 和 `max_difference` 之间的随机数，并将其与原始数字相加。这样就得到了与给定数字序列相差不大的一组随机数。

P=[3.2 3.2 3 3.2 3.2 3.4 3.2 3 3.2 3.2 3.2 3.9 3.1 3.2; 9.6 10.3 9 10.3 10.1 10 9.6 9 9.6 9.2 9.5 9 9.5 9.7; 3.45 3.75 3.5 3.65 3.5 3.4 3.55 3.5 3.55 3.5 3.4 3.1 3.6 3.45; 2.15 2.2 2.2 2.2 2 2.15 2.14 2.1 2.1 2.1 2.15 2 2.1 2.15; 140 120 140 150 80 130 130 100 130 140 115 80 90 130; 2.8 3.4 3.5 2.8 1.5 3.2 3.5 1.8 3.5 2.5 2.8 2.2 2.7 4.6; 11 10.9 11.4 10.8 11.3 11.5 11.8 11.3 11.8 11 11.9 13 11.1 10.85; 50 70 50 80 50 60 65 40 65 50 50 50 70 70]; T=[2.24 2.33 2.24 2.32 2.2 2.27 2.2 2.26 2.2 2.24 2.24 2.2 2.2 2.35]; [p1,minp,maxp,t1,mint,maxt]=premnmx(P,T); %创建网络 net=newff(minmax(P),[8,6,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %设置训练次数 net.trainParam.epochs = 5000; %设置收敛误差 net.trainParam.goal=0.0000001; %训练网络 [net,tr]=train(net,p1,t1); TRAINLM, Epoch 0/5000, MSE 0.533351/1e-007, Gradient 18.9079/1e-010 TRAINLM, Epoch 24/5000, MSE 8.81926e-008/1e-007, Gradient 0.0022922/1e-010 TRAINLM, Performance goal met. %输入数据 a=[3.0;9.3;3.3;2.05;100;2.8;11.2;50]; %将输入数据归一化 a=premnmx(a); %放入到网络输出数据 b=sim(net,a); %将得到的数据反归一化得到预测数据 c=postmnmx(b,mint,maxt);

这是一个关于神经网络的代码，包含了数据的预处理、网络的构建、训练和预测等步骤。其中，输入数据P是一个14行8列的矩阵，代表14个样本的8个特征值；输出数据T是一个14行1列的矩阵，代表14个样本的目标值。代码中使用了premnmx函数将输入和输出数据归一化，以便使其符合神经网络训练的要求；然后用newff函数构建了一个三层神经网络，其中输入层有8个神经元，隐藏层有6个神经元，输出层有1个神经元，激活函数分别为tansig和purelin；接着使用train函数对神经网络进行训练，训练次数为5000次，收敛误差为0.0000001；最后对新的数据进行归一化，并使用sim函数进行预测，最后使用postmnmx函数将预测结果反归一化得到最终的预测值。