8、CentOS系统管理实用指南

CentOS系统管理实用指南

在企业级服务器的管理和维护中,CentOS系统扮演着重要的角色。本文将为你介绍CentOS系统管理中的几个关键操作,包括创建管理用户、转发root邮件、使用cron自动化任务等。

1. 创建管理用户并使用切换用户命令成为root

在服务器管理中,经常以root用户身份进行操作并不是最佳实践,因为这可能会引发一系列问题。因此,创建一个日常管理用户,并赋予其切换为root或其他用户的权限是很有必要的。

准备工作
  • 拥有root权限的CentOS 6操作系统。
  • 选择一个基于控制台的文本编辑器。
操作步骤
  1. 以root身份登录,创建新用户账户:
useradd your_new_username
  1. 设置用户密码:
passwd your_password_here

密码长度应在6到16个字符之间,由字母和数字组成,避免使用空格、字典单词和明显的短语。
3. 确认密码,完成用户账户创建。如果要赋予用户管理权限,将其添加到wheel组:

usermod -a -G wheel your_new_username
    MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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