linux 操作

本文介绍Linux系统中的多种实用管理技巧,包括用户账户的锁定与解锁、SSH与Telnet配置、vsftpd的安全设置、核心进程init的理解及日志记录方法等。

1. 如何锁定用户:

passwd -l username //lock the account 如何对用户

解除锁定: passwd -u username //unlock the account

 

2. ssh

i服务器端的/etc/ssh/sshd_config

把PasswordAuthentication设成yes

重启ssh服务

 

3.telnet  http://blog.chinaunix.net/u3/93765/showart_2030051.html

查看:chkconfig -list |grep telnet

启动:chkconfig telnet on

关闭:chkconfig telnet off

启动真正起作用:/etc/init.d/xinetd start

 

禁止root用户登录telnet:

1. 需要有 /etc/securetty 文件

2. vi /etc/pam.d/login    加上 auth     required       pam_securetty.so,如果原来是被注释掉的,则去掉前面的# 

 

 

reflection x 登录 linux

在本机运行reflection x

在Linux上运行:

export DISPLAY=10.129.88.30:0.0

export LANG=CN

gnome

 

 

设置密码复杂度:使用pam_pwcheck http://www.digipedia.pl/man/doc/view/pam_pwcheck.8.html

#vi /etc/security/pam_pwcheck.conf

 

password:       minlen=8 cracklib md5 nullok remember=5

修改保存即生效。

对root用户更改其他用户密码无效,即root用户更改其他用户密码不受规则限制。

 

 

vsftp

设置不能切换目录:

chroot_local_user=YES

注意,如果设置了chroot_list_enable=YES,这样除了在/etc/vsftpd.chroot_list中列出的用户可切换目录外,其它不能 !!

 

 

init

init进程,它是一个由内核启动的用户级进程。init始终是第一个进程(其进程编号始终为1.

不同的运行级定义如下:(/etc/inittab) 
    # 0 - 停机(千万不能把initdefault 设置为0 ) 
    # 1 - 单用户模式 
    # 2 - 多用户,没有 NFS 
    # 3 - 完全多用户模式(标准的运行级) 
    # 4 - 没有用到 
    # 5 - X11 (xwindow) 
    # 6 - 重新启动 (千万不要把initdefault 设置为6 )

 

 

acct 命令记录日志 http://hi.baidu.com/jackli00/blog/item/5f2709f231cca957352acc1f.html

# chkconfig acct on

# /etc/init.d/acct start  (suse linux都可以使用 rc+命令名来执行 init.d下的命令,如rcacct start)

命令日志将记录在 /var/account/pacct文件。可以执行:

#ac -p

#lastcomm <username>

等命令来得到相关的命令执行信息。

 

 

 

权限

chmod go -rw readme.txt

 

通过输入go-rw参数告诉系统删除文件readme.txt中组群和其他人的读取和写入权限。

 

 

 

不产生core文件:

/etc/security/limits.conf 配置:

 

* soft core 0

* hard core 0

soft,hard 和 -,soft 指的是当前系统生效的设置值。hard 表明系统中所能设定的最大值。soft 的限制不能比har 限制高。用 - 就表明同时设置了 soft 和 hard 的值。

 

 

使用telnet或ssh登录服务器时,等很久,这时可能是 /etc/resolv.conf  文件的问题

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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