8、Linux与Windows网络融合:Samba配置全解析

Linux与Windows网络融合:Samba配置全解析

1. Red Hat Linux安装要点

在安装Red Hat Linux时,可对防火墙和认证进行配置。但更重要的是选择要安装的服务,若安装了不必要的服务,就如同为试图入侵计算机的黑客敞开了大门。

安装后操作

  • 首次启动 :首次启动时,可添加非管理员用户、将计算机时钟与中央服务器同步、配置声卡、建立与Red Hat网络(RHN)的连接以及安装额外的Red Hat软件。
  • 软件更新 :Red Hat更新代理可基于RHN上的最新RPM包更新软件,不过需要先注册,之后可按需选择更新内容。
  • 服务管理 :安装完成后,可使用 /etc/rc.d/init.d 目录下的脚本卸载或停用部分服务。卸载RPM包可使用 rpm -e 命令;在关键运行级别(3、5)停用服务,可使用服务配置工具或 chkconfig 命令。

2. Samba简介

由于Linux和Unix计算机与Microsoft Windows计算机的原生网络文件系统不兼容,Samba应运而生,它能让Linux计算机理解Microsoft Windows网络文件系统的语言,从而实现两者之间的文件和打印机共享。

Samba基本服务与用户组织

  • 基本服务 :Samba涉及多
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值