unit6

改变文件或目录的所有人 所有组 命令 chown + 用户名 + 文件/目录名

改变所有组则使用chgrp 同时+-R表示递归 

ls -l 显示目录或文件的权限 所有人 所有组 大小 修改日期 文件名或目录名

更改文件或目录的权限则使用chmod 文件权限由九位组成前中后三位分别表示所有人 所有组 其他 对改文件或者目录所拥有的权限 u=user g=group o=other

同时文件权限修改也可以使用数字格式 把这九位权限三位三位分看 每个三位看成一个三位的二进制数 0~7 每一位的权值分别是2^2 2^1 2^0 

哪一位非- 则表示哪一位的系数为1 是-则系数为0 那么-rwxr-xr-x就可以写成755

umask表示系统默认的保留权限

可以在bash中用umask + num 更改 不过只在当前bash中有效 退出或者新开一个bash就没用了 永久更改则需要更改/etc/bashrc 以及/etc/profible 文件

然后source 重新加载这两个配置文件即可

要使得一个目录或者文件对某个用户拥有独特的权限 则需要使用setfacl 编辑权限表 命令setfacl -m u :用户名:权限(rwx)  文件/文件名

如果要修改默认权限的话就要在参数中加d:那么在加上默认权限的目录中之后新建立的文件或这目录都自动具有默认的权限 对当前目录和已建立的文件

无效 要获取一个文件或目录的权限表 getfacl 关闭setfacl -b

其实文件还有特殊权限 755只是简写 全写应该是0755 默认的特殊权限是0 冒险位 强制位 黏连位系数均为0 和为0

要增加特殊权限则使用chmod u+s /g+s/t+0 冒险位/强制位/黏连位

冒险位主要针对二进制可执行文件 如file.c 加冒险位之后任何执行该可执行文件的用户均自动转变为文件的拥有者 所以称为冒险位 也即在执行这个文件时

用户的权限等于所有者权限

强制位主要针对目录 加强制位则在该目录下新建的文件或目录所有组自动归属于该目录的所有组

黏连位主要针对目录 加黏连位的目录中的文件只能被文件所有者删除

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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