Linux权限管理

本文详细介绍了文件系统的权限管理,包括基本的rwx权限、默认权限、特殊权限如setuid和setgid,以及如何使用chmod、chown等命令来修改文件和目录的权限。此外还涉及了ACL权限的设置方法。
  1. 权限概览

    权限级别分为读、写、执行,即r、w、x,用数字分别表示为4、2、1。可以通过UMASK命令查看默认权限,默认值为0022。文件默认最高权限为666,即不能建立可执行文件,必须手动赋予执行权限,新建立的文件默认权限为644。目录默认最高权限为777,新建目录默认权限为755。
    权限对于目录的作用
    r:可以查看目录下的文件名
    w:修改目录结构的权限,比如新建目录、新增文件、删除文件和目录
    x:可以进入到目录
    对文件来说最高权限为x,对目录来说最高权限为w,目录的权限只能为7、5、0,其他则无意义。文件的默认权限为644,目录的默认权限为755

  2. 修改权限

    chmod -R  755  log 修改log的权限并同时修改目录下的文件权限
    chown -R test loglog文件的所有者改为test用户
    chgrp -R test loglog文件的所属组改为test用户组
    chown -R test:test loglog文件的所有者和所属组均修改为test
  3. ACL权限

    UGO权限管理只能对文件设置三种权限,当有用户或用户组需要设为其他权限时,可以通过设置ACL权限达到目的
    sudo权限

    概念:root把原本只能由root自己执行的命令赋予普通用户执行的权限

    格式:seffacl   选项  文件名
    选项
    -m 设定ACL权限
    -d 设定默认的ACL权限
    -K 删除默认的ACL权限
    -x 删除指定的ACL权限
    -b 删除所有ACL权限
    -R 递归的设定ACL权限
    eg
    setfacl -m u:user1:rwx   /dir  为用户设定ACL权限
    setfacl -m g:group1:rwx   /dir  为用户组设定ACL权限
  4. setuid权限

    只有文件才有此权限
    只有可以执行的二进制文件有此权限
    命令执行者首先要对此文件有执行的权限
    命令执行者在执行此文件时获得文件所有者的身份
    setuid权限只在该程序执行时有效,即身份改变只在程序执行时有效

  5. setgid权限

    对文件来说
    只有可以执行的二进制文件有此权限
    命令执行者首先要对此文件有执行的权限
    命令执行者在执行此文件时获得文件所属组的身份
    setuid权限只在该程序执行时有效,即组身份改变只在程序执行时有效

    对目录来说
    普通用户必须对此目录拥有r、x权限
    若普通用户对此目录有w权限,那么目录下新建的文件默认属组为此文件的属组

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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