Linux添加/删除用户和用户组

本文介绍如何在Linux系统中创建和管理用户及用户组,包括添加/删除用户和用户组的具体命令,如adduser、groupadd等,并解释了如何通过修改/etc/shadow文件来临时禁用用户账户。
Linux添加/删除用户和用户组
1、建用户:
adduser phpq //新建phpq用户
passwd phpq //给phpq用户设置密码
2、建工作组
groupadd test //新建test工作组
3、新建用户同时增加工作组
useradd -g test phpq //新建phpq用户并增加到test工作组
注::-g 所属组 -d 家目录 -s 所用的SHELL


4、给已有的用户增加工作组
usermod -G groupname username
或者:gpasswd -a user group

5、临时关闭:在/etc/shadow文件中属于该用户的行的第二个字段(密码)前面加上*就可以了。想恢复该用户,去掉*即可。

或者使用如下命令关闭用户账号:
passwd peter –l
重新释放:
passwd peter –u
6、永久性删除用户账号
userdel peter

groupdel peter

usermod –G peter peter (强制删除该用户的主目录和主目录下的所有文件和子目录)
7、从组中删除用户
编辑/etc/group 找到GROUP1那一行,删除 A
或者用命令
gpasswd -d A GROUP
8、显示用户信息
id user
cat /etc/passwd
更详细的用户和用户组的解说请参考
Linux 用户和用户组详细解说
本文主要讲述在Linux 系统中用户(user)和用户组(group)管理相应的概念;用户(user)和用户组(group)相关命令的列举;其中也对单用户多任务,多用户多任务也做以解说。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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