Exchange Online - 获取共享邮箱Full Access 和 send as用户列表

1.简单介绍

有的需求是要获取公司内部的共享邮箱的FullAccess和send-as 用户列表

2. 操作步骤

2.1 Full Access用户列表

可以用PowerShell来获取列表,实现如下

Get-Mailbox -RecipientTypeDetails SharedMailbox -ResultSize:Unlimited | Get-MailboxPermission | where {$_.user.tostring() -ne "NT AUTHORITY\SELF" -and $_.IsInherited -eq $false} | Format-Table Identity, User, AccessRights  -AutoSize

2.2 Send as 用户列表

Get-Mailbox -ResultSize Unlimited | Get-RecipientPermission | ? {$_.Trustee -ne "NT AUTHORITY\SELF"}

3. 总结

以上是导出exo 共享邮箱 full access 和 send as用户列表的一种方式。在使用PowerShell的时候,需要导入模块ExchangeOnlineManagement并连接Exchange Online,命令如下

Import-Module ExchangeOnlineManagement

Connect-ExchangeOnline -UserPrincipalName {共享邮箱地址}

本文如果哪里有错误,麻烦告之,谢谢谢谢

### 解决 `libcuda.so.1` 找不到共享对象文件错误 当遇到 `libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory` 的错误时,这通常意味着 CUDA 库未正确安装或环境变量配置不正确。以下是详细的解决方案: #### 1. 验证 NVIDIA 显卡驱动是否正常工作 如果命令 `nvidia-smi` 返回为空或显示错误,则表明显卡驱动可能存在问题。建议按照官方文档重新安装最新的 NVIDIA 显卡驱动程序[^3]。 #### 2. 安装或修复 CUDA 工具包 确保已成功安装了兼容版本的 CUDA Toolkit。可以通过以下方式验证: ```bash nvcc --version ``` 如果没有找到 nvcc 或者版本过低,请前往[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),下载并安装适合操作系统的最新稳定版CUDA工具包。 #### 3. 设置正确的环境变量 为了使 Python 能够定位到所需的 CUDA 动态链接库,在 `.bashrc` 文件中添加如下路径设置(假设默认安装位置为 `/usr/local/cuda`): ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc ``` 完成上述修改后重启终端会话以便生效[^2]。 #### 4. 使用 Docker 构建容器化应用 对于基于 Docker 的项目来说,可以考虑使用预构建好的支持 GPU 加速的基础镜像来简化依赖管理过程。例如采用 nvidia/cuda 基础镜像创建自定义 Dockerfile 并指定所需 TensorFlow 版本其他依赖项: ```dockerfile FROM nvidia/cuda:11.0-base RUN apt-get update && \ apt-get install -y python3-pip && \ pip3 install tensorflow-gpu==2.x.y cupy-cuda11x WORKDIR /app COPY . . CMD ["python", "./your_script.py"] ``` 通过以上措施应该能够有效解决因缺少 `libcuda.so.1` 导致的应用启动失败问题。若仍然存在异常情况,可进一步排查系统日志或其他潜在冲突因素。
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