linux 用户管理

配置文件:
查看帮助信息
man 5 passwd


一行是一个用户


root  :x     :0  :0      :root:/root   :/bin/bash


用户名:密码位:UID:缺省GID:描述:宿主目录:命令解释器shell


echo "123" | md5sum
-rw-r--r--. 1 root root 1507 Sep 13 14:14 /etc/passwd
每个用户都可以读








/etc/shadow
root  :$1$dLspoGGm$CW1WYwIFfeA2tcDQQIUL00:15596        :0               :99999       :7        :           :                :


用户名:密码                              :最后修改时间:最小密码修改天数:最大时间间隔:警告时间:多长没有登录:密码失效多长时间:标志位(一般不实用都是空的)


注意:如果密码被删除了,则不需要密码直接登录


查看帮助:
man 5 shadow


ls -l /etc/shadow


----------. 1 root root 843 Sep 13 14:14 /etc/shadow




pwunconv   pwconv  密码转换




man motd ---登录成功后显示的信息


cat /etc/issue  ---登录之前显示


普通用户能修改密码的原因:
 ls -l /usr/bin/passwd
-rwsr-xr-x. 1 root root 30768 Feb 22  2012 /usr/bin/passwd


SetUID=4
chmod u+s
      4755


SetGID=2




--------------


添加用户组:groupadd group1  查看grep group1 /etc/group

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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