「Bash」- umask @20210211

umask命令用于设置创建文件时的默认权限掩码,它可以以八进制或符号形式指定。如果不提供参数,umask会显示当前掩码。选项-S以符号形式输出掩码,-p选项则输出可重用的输入形式。默认情况下,umask返回0表示成功,否则返回false。了解umask有助于更好地控制Linux系统的文件权限。

命令语法格式

umask [-p] [-S] [mode]

命令简述

设置创建文件时权限的默认掩码。

命令支持的选项及含义

如果没有指定mode,则打印当前的掩码值。

[mode]
权限的掩码。如果mode以数字开头,则被解释为八进制的掩码数字。否则,mode被当作可由chmod(1)接受的符号模式掩码进行解释。

以下的两种示例格式都是合法的:

	# umask 022
	# umask u=rwx,g=rx,o=rx

但是,umask 022中的022设置的是权限的掩码,而umask u=rwx,g=rx,o=rx中的u=rwx,g=rx,o=rx设置的是默认的权限。

-S
默认不使用-S时,以八进制格式打印掩码值;使用-S后以符号的形式打印出掩码值。

如下示例:

	# umask
	0022
	# umask -S
	u=rwx,g=rx,o=rx

-p
如果使用了-p选项,并且没有指定mode,则以可重用为输入的形式进行输出。

如下示例:

	# umask -p
	umask 0022
	# umask -p 022

对于命令umask -p 022没有任何的输出。

命令的返回值

如果mode修改成功或者没有提供参数,则返回0;其他情况返回false;

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BASH Shell内建命令:type

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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