linux文件权限

1.linux文件权限与目录配置

文件权限

linux下文件权限分为用户,用户组和其他人3种类别进行管理,root可以访问任何系统中存在的文件。

默认情况下,系统上的所有账号和一般用户身份,以及root的相关信息都是记录在/etc/passwd这个文件内,个人密码则是记录在/etc/shadow这个文件下,linux所有的组名都是记录在/etc/group内。

下面是/etc/passwd文件的内容:
这里写图片描述
/etc/passwd中一行记录对应着一个用户,每行记录又被冒号(:)分隔为7个字段,其格式和具体含义如下:
用户名:口令:用户标识号:组标识号:注释性描述:主目录:登录Shell

用户名是代表用户账号的字符串。通常长度不超过8个字符,并且由大小写字母和/或数字组成。登录名中不能有冒号(:),因为冒号在这里是分隔符。为了兼容起见,登录名中最好不要包含点字符(.),并且不使用连字符(-)和加号(+)打头。

口令一些系统中,存放着加密后的用户口令字。虽然这个字段存放的只是用户口令的加密串,不是明文,但是由于/etc/passwd文件对所有用户都可读,所以这仍是一个安全隐患。因此,现在许多Linux系统(如SVR4)都使用了shadow技术,把真正的加密后的用户口令字存放到/etc/shadow文件中,而在/etc/passwd文件的口令字段中只存放一个特殊的字符,例如“x”或者“*”。

用户标识号是一个整数,系统内部用它来标识用户。一般情况下它与用户名是一一对应的。如果几个用户名对应的用户标识号是一样的,系统内部将把它们视为同一个用户,但是它们可以有不同的口令、不同的主目录以及不同的登录Shell等。通常用户标识号的取值范围是0~65535。0是超级用户root的标识号,1~99由系统保留,作为管理账号,普通用户的标识号从100开始。在Linux系统中,这个界限是500。

组标识号字段记录的是用户所属的用户组。它对应着/etc/group文件中的一条记录。

注释性描述字段记录着用户的一些个人情况,例如用户的真实姓名、电话、地址等,这个字段并没有什么实际的用途。在不同的Linux系统中,这个字段的格式并没有统一。在许多Linux系统中,这个字段存放的是一段任意的注释性描述文字,用做finger命令的输出。

linux文件属性

这里写图片描述
1.第一列代表这个文件的类型与权限,其中有10个字符。第一个字符代表文件类型。主要文件类型有如下几种:

  • [d]表示目录
  • [-]表示文件
  • [l]表示连接文件
  • [b]表示设备文件里面的可供存储的接口设备
  • [c]表示设备文件里的串行端口设备,例如鼠标,键盘
    接下来以3个字符为1组,分别表示文件的所有者,用户组和其他人的可读可写可执行权限。

    2.第二列表示有多少文件名连接到此节点(i-node)
    每个文件的权限和属性都会记录到文件系统的i-node中。但是我们使用时是使用文件名来记录文件,因此每个文件名就会连接到一个i-node。这列就记录了有多少个不同的文件名连接到了相同的一个i-node号码。

3.第三列就表示这个文件的所有者账号

4.第四列表示这个文件的所属用户组

5.第五列表示这个文件的容量大小,以字节位单位

6.第六列表示这个文件的创建日期和最近修改日期,如果这个文件被修改的时间距离太久,那么这列仅显示年份。

7.第七列表示文件名,带“.”的为隐藏文件

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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