rhcsa---笔记

本文介绍了Linux中管理员与普通用户如何使用`passwd`命令设置和修改密码,包括无需旧密码和删除密码的操作。同时,详细阐述了目录切换的技巧,如使用`cd`命令配合绝对路径和相对路径。还讲解了`ls`命令的不同选项来查看文件信息,并解析了文件的基本属性。最后,涉及到了Linux系统中密码破解的应急流程,包括进入救援模式和修改密码的步骤。

1.passwd root:可实现用户密码的设置和修改

管理员:可以指定用户名可以更改人任意的用户密码

不需要旧密码删除用户密码密码可以不满足复杂规则要求

普通用户不能指定用户名默认只能更改自己的密码。

管理员 普通用户

删除密码:passwd -d 用户名

2.切换目录 :cd 路径

绝对路径(以/开始的路径):/home/redhat

相对路径(不是以/开始的路径):home/redhad

直接回到当前用户的主目录:cd ~  或者  cd /root

切换根目录:cd /

回到当前目录的上一级目录:cd ..

回到当前的目录:cd .

切换到之前的目录:cd -

3.Linux 目录结构

Linux的根目录用“/”表示

3.Linux的基本思想:一切皆文件

4.ls  list  显示当前目录所有文件

ls list

命令 -选项....参数...

-l ==ll 列出指定目录下文件的信息;长格式显示文件信息(文件基本属性 文件名)

-a all 显示目录下所的文件包括隐藏文件(. .. 两个目录的属性)

-A 显示当前目录下所有的文件包括隐藏文件

-h 文件大小单位标记

-d 显示指定目录的属性信息

-i 显示文件的inode节点号编号

5.文件基本属性含义

lrwxrwxrwx. 1 root root 7 jun 21 2021 bin

第一列

第一个字符标记文件类型    7文件类型:

   l软连接文件(快捷方式)   -普通文本文件(.text) 

  d 目录文件(文件夹)   b 块设备文件         c 字符设备文件

p 管道文件             s socket 套接字文件

权限标识符:rwxrwxrwx

第二列

硬链接次数

第三列

文件的所属用户

第四列

文件所属组

第五列

大小

第六列

创建时间或者修改时间

最后一列

文件名

6.破解密码

(1):关闭虚拟机

(2):拍摄快照

第一行红帽正常加载的内核版本,第二行为救援模式

(3)按e进入编辑模式 

并在红色区域敲rd.break以打断运行,再敲ctrl+x启动操作

(4)switch_root:mount -o remount,rw /sysroot  挂载根目录

          chroot /sysroot    切换到根目录里

 (5)passwd root    修改密码

        touch /.autorelabel    修改selinux

 

(6)输入两次exit退出等待重新启动,输入新密码。 

 

 

 

 

、、、、、、、

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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