Sudo zz


 
Sudo 我覺得是一個蠻不錯的程式,可以不用知道 root 的 password,但是卻可以做 root 的事,
像是關機或是編輯一些重要的 config 檔案等等。

原始網頁:http://www.courtesan.com/sudo/sudo.html
檔案下載:http://linuxnews.idv.tw/download/sudo-1.6.1-1.i386.rpm
檔案版本:sudo 1.6.1 - 1
測試系統:RedHat 6.2


下載完之後安裝

rpm -i sudo-1.6.1-1.i386.rpm

編輯設定檔 /etc/sudoers,原則上裡面就有一個帳號是 root (再最後一行)

root ALL=(ALL) ALL

看到這個你應該會設了吧,如果你要讓 linuxnews 這個 user 可以執行跟 root 的權限一樣的話就加入

linuxnews ALL=(ALL) ALL

但是我覺得這樣還無法達到我們的需求,對於系統安全來說還是太危險的如果你只要讓 linuxnews 可以編輯
httpd.conf 然後再重新啟動 httpd 的話,就加入底下的敘述

linuxnews ALL=/usr/bin/pico,/etc/rc.d/init.d/httpd

當 linuxnews 要編輯 httpd.conf 的話就要

sudo pico /etc/httpd/httpd.conf

重新啟動 httpd

sudo /etc/rc.d/init.d/httpd restart

好了,看出倪端了嗎?簡單來說已經加入 /etc/sudoers 裡的 user 如果要執行程式的話就要再指令前面加 sudo
不過如果 sudo 可以再搭配限制目錄的話就更好了,有人知道的話要告訴我呦

 


ps: 1.pico 是我常用的編輯程式
2.記住要將你的 /etc/sudoers 的權限改為 440 或是更隱密的
3.使用 sudo 的時候會問你密碼喔,當然不是 root 的啦,如果是 root 密碼的話那還要 sudo 幹麻咧,當然是自己的啦

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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