ubtuntu18.04怎么关闭自动更新
时间: 2025-04-30 21:44:25 AIGC 浏览: 41
### 如何在 Ubuntu 18.04 中禁用自动更新
在 Ubuntu 18.04 中，可以通过修改系统的配置文件来禁用自动更新功能。以下是具体的实现方式：
#### 修改 `unattended-upgrades` 配置
Ubuntu 的自动更新由 `unattended-upgrades` 工具控制。要完全禁用它，需要编辑 `/etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades` 文件[^6]。
运行以下命令以打开该文件：
```bash
sudo nano /etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades
```
找到并更改以下两行内容：
```plaintext
APT::Periodic::Update-Package-Lists "1";
APT::Periodic::Unattended-Upgrade "1";
```
将其更改为：
```plaintext
APT::Periodic::Update-Package-Lists "0";
APT::Periodic::Unattended-Upgrade "0";
```
保存并退出编辑器。
#### 停用相关服务
为了进一步确保自动更新被彻底停用，还可以停止和禁用 `apt-daily.timer` 和 `apt-daily-upgrade.timer` 这两个定时任务。通过以下命令完成操作：
```bash
sudo systemctl stop apt-daily.timer
sudo systemctl stop apt-daily-upgrade.timer
sudo systemctl disable apt-daily.timer
sudo systemctl disable apt-daily-upgrade.timer
```
这将防止系统定期检查和安装更新[^7]。
#### 可选：移除 unattended-upgrades 软件包
如果不再需要任何类型的自动化更新，可以直接卸载 `unattended-upgrades` 软件包：
```bash
sudo apt remove --purge unattended-upgrades
```
这样可以永久删除与自动更新相关的组件。
---
### 总结
上述方法提供了多种途径来禁用 Ubuntu 18.04 上的自动更新功能。无论是调整配置文件还是停用特定的服务，都可以有效达到目的。需要注意的是，在某些情况下可能还需要额外处理可能导致延迟的服务（如提到的 `iscsid.service` 和 `open-iscsi.service`），但这通常不直接影响自动更新的功能[^3]。
---
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#### 描述解读
描述中提到的“该项目”着重于提供工具来分析不同平台下由于数值不精确性导致的影响。项目以霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)型神经元组成的简单神经网络为例，这是生物物理神经建模中常见的模型，用于模拟动作电位的产生和传播。
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为了能够运行该项目，需要满足一系列软件要求：
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AMEF图像去雾技术：Matlab实现与应用
AMEF（Artificial Multi-Exposure Fusion）方法是一种用于图像去雾的技术，其核心思想是将多张曝光不足的图像融合成一张清晰无雾的图片。在讨论这个技术的Matlab实现之前，让我们先了解图像去雾和多重曝光融合的背景知识。
图像去雾技术的目标是恢复在雾中拍摄的图像的清晰度，增强图像的对比度和颜色饱和度，使得原本因雾气影响而模糊的图像变得清晰。这种技术在自动驾驶、无人机导航、视频监控、卫星图像处理等领域有着重要的应用。
多重曝光技术源自摄影领域，通过拍摄同一场景的多张照片，再将这些照片通过特定算法融合，获得一张综合了多张照片信息的图像。多重曝光融合技术在提高图像质量方面发挥着重要作用，例如增加图片的动态范围，提升细节和亮度，消除噪点等。
在介绍的AMEF去雾方法中，该技术被应用于通过人工创建的多重曝光图像进行融合，以产生清晰的无雾图像。由于单一图像在光照不均匀或天气条件不佳的情况下可能会产生图像质量低下的问题，因此使用多重曝光融合可以有效地解决这些问题。
在Matlab代码实现方面，AMEF的Matlab实现包括了一个名为amef_demo.m的演示脚本。用户可以通过修改该脚本中的图像名称来处理他们自己的图像。在该代码中，clip_range是一个重要的参数，它决定了在去雾处理过程中，对于图像像素亮度值的裁剪范围。在大多数实验中，该参数被设定为c=0.010，但用户也可以根据自己的需求进行调整。较大的clip_range值会尝试保留更多的图像细节，但同时也可能引入更多噪声，因此需要根据图像的具体情况做出适当选择。
AMEF方法的理论基础和实验过程均来自于Adrian Galdran在2018年发表于《信号处理》期刊的文章，题为“Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion”。同时，该Matlab代码的融合部分的理论基础则来自于2007年Pacific Graphics会议记录中由Tom Mertens, Jan Kautz和Frank Van Reeth提出的工作，题目为“Exposure Fusion”。因此，如果读者在实际应用中使用了这段代码，适当的引用这些工作是必要的学术礼仪。
此外，标签“系统开源”表明了该项目遵循开源精神，允许研究者、开发者及用户自由地访问、使用、修改和共享源代码。这一特点使得AMEF方法具有广泛的可访问性和可扩展性，鼓励了更广泛的研究和应用。
从压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以看到AMEF去雾方法的Matlab实现的项目名为“amef_dehazing-master”。这表明了这是一个有主分支的项目，其主分支被标识为“master”，这通常意味着它是项目维护者认可的稳定版本，也是用户在使用时应该选择的版本。
总的来说，AMEF去雾方法及其Matlab实现为图像处理领域提供了快速且有效的解决方案，能够在图像被雾气影响时恢复出高质量的清晰图像，这对于相关领域的研究和应用具有重要的意义。
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