对话 UNIX,第 4 部分: UNIX 所有权和权限管理

本文回顾了从电子时代初期到1977年Apple计算机出现期间的计算发展历程,重点介绍了分时系统的概念及其在Multics、RSTS/E及UNIX中的实现方式。此外,还探讨了UNIX如何帮助用户管理和共享计算资源。
 

从大约 50 年前电子时代的开始直到 1977 年出现了 Apple 计算机,完成计算工作的硬件设备一直很缺乏,并且购买和运行它们也非常的昂贵。当时,这些(相对)原始的系统非常珍贵,仅仅用来处理那些最复杂的问题。不同的项目之间必须竞争才能获得机时,而最早的信息技术 (IT) 管理人员的任务是保持系统每天 24 小时、每个星期 7 天不间断地进行工作。毕竟,每一秒的闲置都等于浪费金钱。

在理想的情况下,可以根据需要将这些浪费掉的 时间自动地分配给任何处于就绪状态等待进行计算的任务。实际上,这正是分时 (time-sharing) 的基本思想(由 Robert Berner 在 1957 年提出)。在 Multics、RSTS/E 和后来的 UNIX® 及其最新的变种中,都实现了分时或多任务,对计算机资源(CPU、输入和输出、以及内存)进行划分,分配给多个等待执行的作业,使得看起来每个作业都独占了计算机。可以在多任务大型机中附加一些虚拟终端,这样每个终端都可以看作一台个人计算机。

现在,您很可能拥有自己的 UNIX 计算机,或者与其他用户共享功能更强大的多处理器系统。但无论是您的便携式计算机、或者公共机房中的 UNIX 庞然大物,都可能需要进行同时访问。UNIX 提供了健壮的工具和基础结构,以便帮助您保护和共享信息。

本文介绍了用户权限,特别是研究了如何对文件权限进行操作,以便对其他用户限制或共享您的目录和文件。如果您希望流畅地与 UNIX 进行对话,那么了解相关的权限是至关重要的。

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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