Linux操作随笔

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1.用户以及用户组一些操作

1.创建用户并且分组

2.查看某个用户是哪个组的

3.删除用户及其主目录

4.修改帐号

5.增加一个新的用户组使用groupadd命令。其格式如下:

6.将一个已有用户增加到一个已有用户组中

附:管理用户(user)和用户组(group)的相关工具或命令


一.用户以及用户组一些操作

1.创建用户并且分组

 useradd -s /bin/sh -g group –G adm,root gem

此命令新建了一个用户gem,该用户的登录Shell是 /bin/sh,它属于group用户组,同时又属于adm和root用户组,其中group用户组是其主组。

2.查看某个用户是哪个组的

groups hive

查看hive是哪个组的成员以及该组还有哪些成员

3.删除用户及其主目录

userdel -r user

4.修改帐号

usermod -s /bin/ksh -d /home/z –g developer sam

此命令将用户sam的登录Shell修改为ksh,主目录改为/home/z,用户组改为developer。

5.增加一个新的用户组使用groupadd命令。其格式如下:

groupadd group1

此命令向系统中增加了一个新组group1,新组的组标识号是在当前已有的最大组标识号的基础上加1。

可以使用的选项有:

  • -g GID 指定新用户组的组标识号(GID)。
  • -o 一般与-g选项同时使用,表示新用户组的GID可以与系统已有用户组的GID相同。

6.将一个已有用户增加到一个已有用户组中

    将一个已有用户 cnzhx 增加到一个已有用户组 apache 中,使此用户组成为该用户的附加用户组,可以使用带 -a 参数的 usermod  指令。-a 代表 append, 也就是将用户添加到新用户组中而不必离开原有的其他用户组。不过需要与 -G 选项配合使用 命令如下:

usermod -a -G apache cnzhx

如果要同时将 cnzhx 的主要用户组改为 apache,则直接使用 -g 选项:

 usermod -g apache cnzhx

附:管理用户(user)和用户组(group)的相关工具或命令

     useradd    注:添加用户
     adduser    注:添加用户
     passwd     注:为用户设置密码
     usermod    注:修改用户命令,可以通过usermod 来修改登录名、用户的家目录等等;
     pwcov      注:同步用户从/etc/passwd 到/etc/shadow
     pwck       注:pwck是校验用户配置文件/etc/passwd 和/etc/shadow 文件内容是否合法或完整;
     pwunconv   注:是pwcov 的立逆向操作,是从/etc/shadow和 /etc/passwd 创建/etc/passwd ,然后会删除 /etc/shadow 文件;
     finger     注:查看用户信息工具
     id         注:查看用户的UID、GID及所归属的用户组
     chfn       注:更改用户信息工具
     su         注:用户切换工具
     sudo       注:sudo 是通过另一个用户来执行命令(execute a command as another user),su 是用来切换用户,然后通过切换到的用户来完成相应的任务,但sudo 能后面直接执行命令,比如sudo 不需要root 密码就可以执行root 赋与的执行只有root才能执行相应的命令;但得通过visudo 来编辑/etc/sudoers来实现;
     visudo     注:visodo 是编辑 /etc/sudoers 的命令;也可以不用这个命令,直接用vi 来编辑 /etc/sudoers 的效果是一样的;
     sudoedit   注:和sudo 功能差不多;

2)管理用户组(group)的工具或命令
     groupadd    注:添加用户组;
     groupdel    注:删除用户组;
     groupmod    注:修改用户组信息
     groups      注:显示用户所属的用户组
     grpck
     grpconv     注:通过/etc/group和/etc/gshadow 的文件内容来同步或创建/etc/gshadow ,如果/etc/gshadow 不存在则创建;
     grpunconv   注:通过/etc/group 和/etc/gshadow 文件内容来同步或创建/etc/group ,然后删除gshadow文件;

二. 进程操作

1.杀死进程

kill -s 9 1827

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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