鸟哥的linux私房菜学习笔记十一 ,命令权限

本文详细介绍了在Linux系统中,用户如何获得不同操作的基本权限,包括进入目录、读取文件、修改文件、创建文件以及运行命令所需的目录及文件权限。

一、让使用者能进入某目录成为『可工作目录』的基本权限为何:

  • 可使用的命令:例如 cd 等变换工作目录的命令;
  • 目录所需权限:使用者对这个目录至少需要具有 x 的权限
  • 额外需求:如果使用者想要在这个目录内利用 ls 查阅档名,则使用者对此目录还需要 r 的权限。

二、使用者在某个目录内读取一个文件的基本权限为何?

  • 可使用的命令:例如本章谈到的 cat, more, less等等
  • 目录所需权限:使用者对这个目录至少需要具有 x 权限;
  • 文件所需权限:使用者对文件至少需要具有 r 的权限才行!

三、让使用者可以修改一个文件的基本权限为何?

  • 可使用的命令:例如 nano 或未来要介绍的 vi 编辑器等;
  • 目录所需权限:使用者在该文件所在的目录至少要有 x 权限;
  • 文件所需权限:使用者对该文件至少要有 r, w 权限

四、让一个使用者可以创建一个文件的基本权限为何?

  • 目录所需权限:使用者在该目录要具有 w,x 的权限,重点在 w 啦!

五、让使用者进入某目录并运行该目录下的某个命令之基本权限为何?

  • 目录所需权限:使用者在该目录至少要有 x 的权限;
  • 文件所需权限:使用者在该文件至少需要有 x 的权限

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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