35、Linux 集群账户管理与打印系统搭建

Linux 集群账户管理与打印系统搭建

1. 无 Active Directory 的账户管理

集群管理员需要决定使用哪种账户验证方法,以授予用户访问集群及其内部共享数据的权限。若组织已在邮件和 Windows 桌面系统中使用 Microsoft 的 Active Directory 产品,系统管理员可能倾向于用其进行集群账户验证。但在集群实施项目的设计阶段,需谨慎考虑使用 Active Directory 可能给集群带来的复杂性和可靠性问题。

使用 Active Directory 进行账户验证,会在开源高可用软件栈之上引入一个额外的专有高可用系统。若其中一个系统出现故障,集群可能无法运行,增加的系统复杂性可能降低集群的可靠性。

好在 Linux 上有至少三种在 Unix 环境中使用多年的账户验证方法:本地密码文件、NIS 和 LDAP。这些方法各有优缺点,没有一种方法适用于所有情况。

1.1 传统 Unix 账户管理方法的问题

NIS 和 LDAP 系统可通过主服务器和多个从服务器部署,主服务器崩溃时从服务器可接管。但这些方法设置和管理较为困难。不过,若组织已有这些系统,添加使用这些方法的 Linux 企业集群会比较容易。

NIS 和 LDAP 服务器也可置于 Heartbeat 控制之下,主账户认证服务器出现灾难性故障时,账户认证资源(NIS 或 LDAP)可切换到备份服务器。这样系统管理员只需掌握一种高可用技术来管理所有服务,但单个主 NIS 或 LDAP 服务器运行传统 Unix 应用程序时,可能成为集群的性能瓶颈。

1.2 综合方案

对于未使用 NIS 或 LD

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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