RHCE033 Lecture14 $

本文介绍了 Linux 系统中用户管理的基本操作,包括用户添加、删除、组管理及权限设置等,并详细解释了 UID、GID 的作用以及 umask、suid 和 sgid 的使用方法。

Data stored on the hard disk is stored numberically

 

ex: 

 

ueradd test01

 

ll-d /home/test01/

 

userdel test01

 

UID or GID are 2023   ,for  The user is deleted

 

tail /etc/shadow

 

useradd

 

useradd -s /sbin/nologin 

 

uesermod -a -G users david

 

add user to a group

 

uid

gid        user's private group

Gid       add group

 

tom: gid  

 

ll /var/log/messages

 

ps -ef |grep log

 

id mail

 

last  

 

lastb    serch who login in my computer

 

umask :

 

                        666       777 

root :022         644       755

 

        002          664       775

 

        033          644       744

 

                     rw-rw-rw-

033              ---wx-wx   

                     rw-r--r-- 

                         644

 

 

suid  command run with permissions of the owner of the command .not executor of the command

 

sgid  command runs with group affiliation of the group of the command

 

find / -perm -2000

------------------------------------

mkdir /data

 

chmod 777 /data

 

chmod g+s  /data

 

chgrp users /data/

 

usermod -a -G users user1

 

usermod -a -G users david

 

4   suid 2 sgid  1stiky

chmod 3777

 

find / -perm -4000     find the suid firm

 

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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