12、Linux 用户管理与认证文件详解

Linux 用户管理与认证文件详解

1. 系统用户登录信息查看命令

在 Linux 系统中,有多个命令可用于查看用户登录相关信息。
- w 命令 :该命令显示的信息格式与 who 命令类似,但还会显示用户的空闲时间(IDLE)、所有进程(包括终端上的后台作业)使用的 CPU 时间(JCPU)、当前进程使用的 CPU 时间(PCPU)以及当前活动(WHAT)。例如:

12:57:51 up 4 days, 5:03,  2 users,  load average: 0.40, 0.63, 0.90
USER     TTY      FROM             LOGIN@   IDLE   JCPU   PCPU WHAT
user1    pts/0    192.168.1.100    12:00   0.00s  0.02s  0.00s bash
user2    pts/1    192.168.1.101    12:30   0.00s  0.02s  0.00s bash

其中,第一行显示当前系统时间、系统运行时长、当前登录用户数量以及过去 1、5 和 15 分钟的 CPU 负载平均值。负载平均值中,0.00 表示无负载,1.00 表示满负载,大于 1.00 表示过载。

  • last 命令 :用于报告成功的用户登录尝试和系统重启历史,它会查询位于 /var/log 目录下的 wtmp 文件。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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