市新建婉 T35 MobaXterm

### MobaXterm T35 配置和使用方法

#### 安装与启动
安装 MobaXterm 后，双击桌面图标或通过开始菜单启动应用程序。首次运行时会显示欢迎界面，可以选择跳过。

#### 主要功能模块介绍
MobaXterm 是一款集成多种网络工具的一体化软件，支持 SSH、RDP、VNC 等协议连接远程服务器，并提供终端模拟器、文件传输等功能[^1]。

#### 创建SSH会话
- 打开 Session 菜单下的 New session 对话框。
- 选择 SSH 协议标签页输入目标主机 IP 地址及端口号，默认为22。
- 输入用户名密码完成登录验证过程。

#### 使用内置命令行工具
除了图形界面外，还可以利用底部的本地终端窗口执行 Linux 命令，方便快捷地管理远端资源。对于熟悉 shell 的用户来说非常友好。

#### 文件传输操作
借助内嵌 SFTP 浏览器实现双向拖拽上传下载文件夹；也可以右键点击目录树中的项目来发起复制粘贴动作。

#### 自定义设置项
可以通过 Settings -> Configuration 来调整外观布局、键盘映射等个性化参数以适应个人习惯需求。

ssh user@remote_host_ip_address
scp local_file_path remote_user@remote_host:/path/to/destination/

相关问题

有4个温度下16行7列的电压dataframe：U15,U25,U35,U45以及对应的4个温度下16行7列的温度dataframe：T15，T25,T35,T45，现在进行温度校正，方式是：对每一行每一列，线性拟合不同温度下温度表格里的值与电压表格里的值的关系，代入15度，25度，35度，45度得到4个温度下的新表

好的，根据您的要求，我可以提供一段Python代码来实现温度校正。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 读取电压dataframe
U15 = pd.read_csv("U15.csv")
U25 = pd.read_csv("U25.csv")
U35 = pd.read_csv("U35.csv")
U45 = pd.read_csv("U45.csv")

# 读取温度dataframe
T15 = pd.read_csv("T15.csv")
T25 = pd.read_csv("T25.csv")
T35 = pd.read_csv("T35.csv")
T45 = pd.read_csv("T45.csv")

# 温度校正
new_T15 = pd.DataFrame(index=T15.index, columns=T15.columns)
new_T25 = pd.DataFrame(index=T25.index, columns=T25.columns)
new_T35 = pd.DataFrame(index=T35.index, columns=T35.columns)
new_T45 = pd.DataFrame(index=T45.index, columns=T45.columns)

for i in range(T15.shape[0]):
    for j in range(T15.shape[1]):
        # 获取当前行列的电压值和温度值
        U = np.array([U15.iloc[i,j], U25.iloc[i,j], U35.iloc[i,j], U45.iloc[i,j]])
        T = np.array([T15.iloc[i,j], T25.iloc[i,j], T35.iloc[i,j], T45.iloc[i,j]])
        
        # 线性拟合
        slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(U, T)
        
        # 代入15度，25度，35度，45度得到新的温度值
        new_T15.iloc[i,j] = slope * U15.iloc[i,j] + intercept
        new_T25.iloc[i,j] = slope * U25.iloc[i,j] + intercept
        new_T35.iloc[i,j] = slope * U35.iloc[i,j] + intercept
        new_T45.iloc[i,j] = slope * U45.iloc[i,j] + intercept

以上代码中，我们首先读取了电压dataframe和温度dataframe，然后对每一行每一列进行线性拟合，得到拟合方程，最后代入不同温度值得到新的温度dataframe。

请注意，以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据您的数据格式和需求进行修改。