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1.添加用户:
groupadd es # 添加用户组
useradd es -g es -p password
chown es:es -R 文件夹/ # -R 处理指定目录以及其子目录下的所有文件
chmod u+w /etc/sudoers #给这个文件增加写权限
vim /etc/sudoers #进行修改该文件
root ALL=(ALL) ALL
es ALL=(ALL) ALL #添加这一行,es我的用户名称
使用VLC库实现视频播放器（WPF版）
使用wpf制作一个视频播放器 一、 LibVLCSharp介绍 LibVLCSharp是基于VideoLAN的LibVLC库的.NET平台的跨平台音频和视频API。它提供了一个全面的多媒体API，可以跨移动、服务器和桌面使用，以呈现视频和输出音频。支持Mono、.NET Framework和.NET核心运行时。在vs工具中，只需要安装截图中得两个nuget包。 二、视频播放器的实现 视频播放器的实现需要用到两个比较nuget包中提供的类，MediaPlayer类。MediaPlayer类型用于控
Linux用户和用户组配置文件知识详解
用户和用户组配置文件 /etc/passwd /etc/shadow /etc/group /etc/gshadow useradd参考文件 /etc/login.defs文件
GIS坐标系转换以及空间校正和地理配准
许多小伙伴都对坐标系，投影这类问题迷迷糊糊，我之前也一样，现在总结一下。 坐标系的转换1.为什么要进行坐标系的转换？2. 不同坐标系的介绍1.地理坐标系我国常见的地理坐标(1).北京54坐标系(2).西安80坐标系(3).WGS-84坐标系(4).大地2000坐标系2.投影坐标系我国常用的投影坐标系(1) UTM投影(2) 高斯-克吕格投影(3) 兰伯特投影(4) 阿尔伯斯投影投影坐标系的选择3. 坐标系的转换1.已知坐标系之间的转换1.1 两坐标系的参考椭球相同1.2 两坐标系的参考椭球不一致，但是GIS
Linux用户组和权限管理
每一个用户在创建的时候，都会有一个专用的同名用户组在安装系统时，一般将初始用户设置为管理员，所以初始用户还会有一个管理员组（wheel）上下文：我所处的环境（用户身份信息，工作场地环境，资源权限环境）范例日志-- 通常，日志文件都有一个后缀.log。
Win10网络图标消失，网络图标变成灰色，打开网络设置闪退等问题解决
介绍 主要解决如下问题 网络图标消失 常用方法配置中出现的网络图标变成灰色没有办法打开 打开网络和Internet闪退 错误提示`网络发现已关闭。网络计算机和设备不可见。请启动网络和共享中心的网络发现。 连不上网，诊断结果为 依赖服务或组无法启动 这个问题大概率通过重装系统不能解决，请大家谨慎测试之后最后选择重装这个路线。 方法1：这一步一定要做（卸载三方软件） 把360安全卫士，软件管家这些东西都卸载掉。 我的问题一开始就是这个软件引起的，可能他检测到我还给台式机配了无线网卡，然后就把有线网络的一些
OpenCV和Halcon分别实现彩色图像的白平衡效果
实现白平衡算法中的灰度世界法，能有效改善图像发红/发蓝/发绿的现象 1、OpenCV #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstImage; vector<Mat> g_vChannels; g_srcImage = im...
Linux的用户与用户组
在linux中添加、修改、删除用户和用户组
YOLOv8【第十二章：数据增强与数据工程篇·第10节】主动学习（Active Learning）：如何挑选最有价值的样本进行标注！
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏。该专栏系统复现并梳理全网各类 YOLOv8 改进与实战案例（当前已覆盖分类 / 检测 / 分割 / 追踪 / 关键点 / OBB 检测等方向），坚持持续更新 + 深度解析，质量分长期稳定在 97 分以上，可视为当前市面上 覆盖较全、更新较快、实战导向极强 的 YOLO 改进系列内容之一。
Linux用户和用户组
1.1、用户：如果要使用系统资源，就必须向系统管理员申请一个账号，然后通过这个账号进入系统，这个账号即用户，用户又有不同的权限，经理有增删改查的权限，组长没有新增表权限，普通用户只能看1.2、用户组linux系统中的用户组(group)就是具有相同特性的用户(user)集合1.3、UID和GID即用户ID和组ID1.3、用户账户分类查看用户类别超级用户root(0)
【华为OD机试真题 新系统】959、 水库溃坝填补 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py、C语言、JS）
【华为OD机试真题 2025C卷】959、 水库溃坝填补 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py、C语言、JS） 华为od机试，华为od机试真题，华为od机试E卷，华为odE卷，华为od机试真题E卷，华为OD，华为OD机试，华为OD机试真题，华为od机考，华为od机试D卷，华为od机试真题D卷，华为od手撕代码，华为od，华为od机试C卷，华为od e卷，华为2025e卷，od机试，2025E卷，华为OD机试E卷，什么是华为od，华为od介绍，全面了解华为od，2025华为od，如何备战华
华为OD机试 双机位C卷:微服务的集成测试 (C/C++/Py/Java/JS/Go)
华为OD机试 双机位C卷 :微服务的集成测试 ，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解。华为OD机试 微服务的集成测试 ， 华为OD 微服务的集成测试
细说linux账户设置大全
root@bogon ~]# useradd test -u 2000 -G root -M -s /bin/noloqin -e 2024-5-1 #创建一个用户名为test，uid为2000，附加组为root，不登陆shell，不创建宿主目录，失效时间为2024年5月1日的用户。-s 指定用户的登录Shell，（比如/bin/bash为可登陆系统，/sbin/nologin和/bin/false为禁止用户登陆系统）基本组（私有组）：基本组账号只有一个，一般为创建用户时指定的组。
基于ESP32 蓝牙游戏手柄设计
介绍使用 ESP32 并通过 BLE 通信的 设计手持游戏手柄，包含原理图与代码
Linux用户与用户组配置文件详解
Linux用户与用户组配置文件详解 出发点 Linux是一个多用户多任务的操作系统，用户需要使用系统，就必须在系统中拥有属于自己的账号。 作为一个Linux管理员，对用户增删改查等操作当然离不开用户与用户组的配置文件了，熟练的掌握与运用用户与用户组的配置文件是必不可少的学习一步，接下来我会详细介绍用户与用户组的配置文件。 1、与用户有关的配置文件（/etc/passwd），所有用户权限为可读 ...
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
linux用户和用户组配置文件详解
前言~ 在进行用户和用户组配置文件讲解时，我们先要借助下图理解用户和组这个概念 把操作系统比作公司，那么技术部就是用户组A，而位于公司（操作系统）内的某个用户一定隶属于某个用户组，因为这是最基本的系统架构图，同时也是最为常见的公司管理规则，在现实中，一个公司员工可以直属一个或多个部门，被单个或多个部门所管理，同理，操作系统也是人开发出来的，也被设计为该理念，当操作系统出现新用户的时候，这时候就需...
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
Linux 用户和用户组配置说明
Linux 用户和用户组配置说明 目录(?)[+] 一用户User相关 关于etcpasswd和 UID etcpasswd 的内容理解关于UID 的理解 关于etcshadow etcshadow 概说etcshadow 的内容分析 二 关于用户组 etcgroup 解说etcgroup 内容具体分析关于GIDetcgshadow 解说 三 通过用户
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
LINUX用户和用户组配置文件详解
用户（User）和用户组（Group）的配置文件，是系统管理员最应该了解和掌握的系统基础文件之一，从另一方面来说，了解这些文件也是系统安全管理的重要组成部份；做为一个合格的系统管理员应该对用户和用户组配置文件透彻了解才行； 一、用户（User）相关； 谈到用户，就不得不谈用户管理，用户配置文件，以及用户查询和管理的控制工具；用户管理主要通过修改用户配置文件完成；用户管理控制工具最终目
Linux配置tomcat环境，用户组
Linux配置tomcat环境0 简介1 前置要求2 用户组配置 0 简介 为tomcat配置一个用户组，将需要启动、配置tomcat的用户添加到该组内。这样配置可以防止部分不需要tomcat权限的用户误操作。 1 前置要求 安装好jdk，配置好JAVA_HOME. 安装好tomcat，最简单的方式是下载压缩包后解压： $ sudo mkdir /opt/tomcat $ cd /opt/tomcat $ sudo tar xzvf /path/to/apache-tomcat-9.0.*
linux用户与用户组配置文件
Linux系统用户管理涉及几个关键配置文件：/etc/passwd存储用户基本信息（所有用户可读），/etc/shadow单独保存加密密码（仅root可读），/etc/group记录用户组信息。此外，/etc/login.defs定义用户创建默认设置（UID/GID范围、过期时间等），/etc/default/useradd规定新建用户属性（主目录、shell等），而/etc/skel目录则包含新建用户主目录的默认配置文件模板。这些文件共同构成了Linux用户管理系统的基础。
Linux用户组管理与权限配置指南
本文详细介绍了Linux系统的用户和组管理方法，包括用户分类、关键配置文件解析以及常用命令操作。
Linux学习之用户和用户组配置文件
记录用户名、是否需要密码、用户ID、用户组ID、注释、家（home）目录、命令解释器。此文章为6月Day 13学习笔记，内容来源于极客时间。记录了用户组名称、是否需要密码、用户组ID和其他组。这篇文章中讲解一下用户配置文件和用户组配置文件。主要是记录了用户和密码的关系。
17 Linux——用户和用户组管理之用户配置文件
用户信息文件 vim /etc/passwd 出现下图 如上图，以第一行为例，第一个字段root为用户名（不能用特殊字符），第二个字段x代表这个用户的密码标志（密码未放入这里，而是放在/etc/shadow），不把密码存放在/etc/passwd标志处原因如下图，/etc/passwd有读的权限，可以vi进去看到密码，虽然是加密过的密码，但还是不安全。所以存放在shadow里面。不能读。不能写，不能执行。当然root可以读写执行，权限对root来说没有作用。 第二个字段x是不能省略的，如果不写，.
Linux如何用命令复制用户组配置？
本文介绍了Linux系统中使用命令复制用户组配置的方法。首先需要熟悉Linux环境、用户组概念及命令行操作。具体步骤包括：以管理员身份登录，使用"cp"命令复制/etc目录下的用户组配置文件，格式为"cp /原路径 /新路径"，必要时用"mv"命令备份原文件。注意事项包括：确保目标目录权限、建议备份原始文件、批量操作时可用循环语句。通过本文可掌握Linux用户组配置复制的基本流程及关键要点，避免操作中的常见问题。
Linux 用户和用户组 配置说明
本文转自如下链接：http://fedora.linuxsir.org/main/?q=node/98 原文档写的很详细，一是为了方便阅读，二是为了加强理解，还是边看边自己动手练习了一下。重新整理后的内容如下。感谢原作者的辛苦劳动。 我的测试环境：redhat 6.3 用户（User）和用户组（Group）的配置文件，是系统管理员最应该了解和掌握的系统基础文件之一，从另一方面来说，了解这些文件也是
linux 配置组的主目录,必须掌握的Linux用户组
原标题：必须掌握的Linux用户组一个用户一个用户组？Linux 系统中多数用户账户被设为用户名与用户组名相同。用户 jdoe 会被赋予一个名为jdoe 的用户组，且成为该新建用户组的唯一成员。如本例所示，该用户的登录名，用户 id 和用户组id 在新建账户时会被添加到 /etc/passwd 和 /etc/group 文件中：$ sudo useradd jdoe$ grep jdoe /etc...
linux下用户和用户组配置文件详解
用户（User）和用户组（Group）的配置文件，是系统管理员最应该了解和掌握的系统基础文件之一，从另一方面来说，了解这些文件也是系统安全管理的重要组成部份；做为一个合格的系统管理员应该对用户和用户组配置文件透彻了解才行； 一、用户（User）相关；谈到用户，就不得不谈用户管理，用户配置文件，以及用户查询和管理的控制工具；用户管理主要通过修改用户配置文件完成；用户管理控制工具...
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