Fedora12 添加samba用户

最新推荐文章于 2024-12-03 21:33:16 发布
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本文介绍如何利用smbpasswd命令激活、管理SMB用户账号，包括添加和删除用户，设置密码等基本操作，对于网络文件共享系统的维护者来说，这是一项重要的技能。

 添加用户：

smbpasswd -a smbuser
激活用户 

smbpasswd -e smbuser


【MT7628】开发环境搭建-Fedora12安装samba共享文件夹到windows操作说明
wgl307293845的博客
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Fedora12配置smaba服务器，共享文件夹到windows
Fedora 33 配置Samba 服务器
学习笔记
04-06 1793
1. 安装：dnf install samba （在较新版本的Fedora中已用dnf指令代替了yum指令） 2. 配置：配置文件在/etc/samba下，smb.conf，可以在原有文件的基础上修改，不过根据本人经验，还是从新开一个比较好 ！在无论是新开还是修改原文件，请务必先备份conf文件 cp smb.conf smb.conf.bak 在新建的文件中输入以下代码。[homes]是各个用户自己的文件夹，[share]是共享的文件夹的名称。 在Samba 4.0之后的版本中不再支持secu
Fedora 搭建Samba服务器
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Fedora10配置Samba
qq_27495537的博客
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以前使用过图形化配置Samba简单粗暴，然而后来换了镜像后，而且也逐渐适应在终端界面下操作，因此，写下此篇记录下，自己在终端下遇见的问题。（以下都是在root操作） ①安装相关的安装包 指令：yum install Samba* ②在Fedora下增添，共享目录 指令：vim /etc/samba/smb.conf *workgroup = double netbios name = doub
fedora 20 安装samba服务
a1028732302的专栏
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解决连接服务器且登陆后，无法连接到fedora服务器，亲测有效。同样适用fedora19 1.使用指令sudo yum install -y samba 安装，出现如下错误，在路径里面找不到安装包。 参考http://zhangyanpei.blog.51cto.com/8964634/1560543 2.手动打开：https://pubmirror2.math.uh.edu/fedora-...
Fedora41安装samba实现与Windows文件共享 笔记241202
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12-03 1064
在Ubuntu24.04下,smb和smbd通用, nmb和nmbd通用, CentOS,Alma,Rocky 只能用smb和nmb, Ubuntu18.04只能用nmbd和smbd。登录成功后发现不能访问/root文件夹和/home下的用户文件夹, 原因是SELinux在作怪,将系统用户添加到samba的用户,并单独设置samba的密码,独立于系统密码。开放137,138的udp, 139,445的tcp。安装samba, 并启用 smb , nmb 服务。查看活跃的zone, 一般就是默认zone。
fedora Samba配置
wenke8619的博客
07-20 499
以前使用过图形化配置Samba简单粗暴，然而后来换了镜像后，而且也逐渐适应在终端界面下操作，因此，写下此篇记录下，自己在终端下遇见的问题。（以下都是在root操作） ①安装相关的安装包  指令：yum install Samba* ②在Fedora下增添，共享目录 指令：vim /etc/samba/smb.conf * workgroup = doublenetbios 
fedora23搭建samba-server
What the Fuck
05-19 1231
1。首先是安装samba 2 添加samba的账户，这里添加给samba的账户需要在系统里现有这个人。 否则他会提示： root@localhost ~]# smbpasswd -a test New SMB password: Retype new SMB password: Failed to add entry for user test.所以现在系统中添加这个账户 [root@
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fedora15下配置samba服务器的小结，配置步骤可以延伸到其他的linux发行版
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liushi558
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Fedora 16::安装samba服务器 2012-11-21 18:35:15 分类： LINUX 1、安装软件包 root下执行命令： yum install samba yum install samba samba-client 2、设置共享目录： 可以利用samba的配置命令来修改/etc/samba下相关文件，但我采用GUI界面工具进行配置，
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训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 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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内容概要：本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型，通过将完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合，实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解，获得多个本征模态函数（IMF）分量和残差，有效解决模式混叠与噪声干扰问题；随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测，充分发挥其对前后时序依赖的建模能力；最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程，并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性，适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标：①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测；②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性；③构建智能气象预测系统，服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节，重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略，同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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