36、AIX系统日常管理与用户操作指南

AIX系统日常管理与用户操作指南

在AIX系统的日常管理中,终端类型和邮件提示配置是基础内容。系统管理员负责配置文件,以向用户指示新邮件的到达。该文件的配置适用于系统上的所有用户,并且只有系统管理员可以对其进行更改。同时, /etc/profile 文件中包含的命令和变量应适用于所有用户,例如 mail 命令,可在用户登录时运行。而 $HOME/.profile 文件则允许用户自定义个人工作环境,它会覆盖 /etc/profile 文件中设置的命令和变量,可用于控制个人设置,如打开的shell、环境变量、默认编辑器、默认打印机、提示外观和键盘声音等。

1. 用户管理任务

用户管理涵盖了创建用户、定义或更改其属性以及为用户定义安全环境等方面。以下将详细介绍各项用户管理操作。

1.1 添加新用户账户

使用 mkuser 命令可以创建新用户账户。该命令以用户名作为参数,用户名必须是唯一的字符串,其长度可由管理员通过 chdev 命令配置,最长为255个字符。默认情况下, mkuser 命令创建标准用户账户,若要创建管理用户账户,需指定 -a 标志。
- 示例命令
- 创建名为 smith 的管理用户账户:

# mkuser -a smith
</
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
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