chattr和lsattr命令 linux鎖定

本文详细介绍了lsattr和chattr命令的使用方法及作用,包括如何显示和修改文件属性,如i(不可删除、改名)、a(只追加)、j(日志)等,适用于提高系统安全性。

lsattr 显示文件的属性

[root]#lsattr
----i-------- ./ff

chattr 命令 修改文件(目錄)属性能够提高系统的安全性 (只有超级权限的用户才具有使用该命令的权限)

[root]#lsattr  # 默認情況下
------------- ./ff
 
[root]#chattr +i ff
[root]#lsattr
----i-------- ./ff

chattr命令的用法:

chattr [ -RV ] [ -v version ] [ mode ] files...
    • :在原有参数设定基础上,追加参数。
    • :在原有参数设定基础上,移除参数。
  • i :设定文件不能被删除、改名、设定链接关系,同时不能写入或新增内容。i参数对于文件 系统的安全设置有很大帮助。

  • a:即append,设定该参数后,只能向文件中添加数据,而不能删除,多用于服务器日志文 件安全,只有root才能设定这个属性。

  • j:即journal,设定此参数使得当通过mount参数:data=ordered 或者 data=writeback 挂 载的文件系统,文件在写入时会先被记录(在journal中)。如果filesystem被设定参数为 data=journal,则该参数自动失效。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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