55、Linux系统管理与基础网络配置全解析

Linux系统管理与基础网络配置全解析

1. Linux系统管理复习问题及解答

在Linux系统管理中,有许多关键的概念和操作需要掌握。下面通过一系列复习问题及解答来深入了解。

1.1 Linux用户名合法性

以下哪些是合法的Linux用户名?(多选)
- A. larrythemoose
- B. 4sale
- C. PamJones
- D. Samuel_Bernard_Delaney_the_Fourth

答案:A、C。Linux用户名必须少于32个字符且以字母开头,可包含字母、数字和某些符号。选项A和C符合这些标准,选项B以数字开头不合法,选项D超过32个字符。

1.2 组在Linux用户管理和安全模型中的重要性

组在Linux用户管理和安全模型中为何重要?
- A. 它们可用于为一组用户提供文件访问权限,而无需让所有用户都能访问这些文件。
- B. 它们允许为定义组内的所有用户设置单个登录密码。
- C. 用户可以将文件所有权分配给组,从而隐藏自己对文件的创建。
- D. 通过删除一个组,可以快速删除该组内所有用户的账户。

答案:A。组是一种很好的文件访问控制方法。虽然组可能有密码,但这些不是账户登录密码,账户密码是按每个账户设置的。文件有相关联的组,但这是在单个文件所有权之外的,不能用于掩盖文件所有者。删除一个组不会删除与该组关联的所有账户。

1.3 chage命令的作用

管理员输入 chage -M 7 time ,此命令的

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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