美团云创建用户名和工作区

在美团云申请了云主机后,需要通过美团的一些策略登录到云主机(主要是一些ssh的命令)

因为我的云主机OS选择的是OS,所以ssh登录上去之后是root@felix,此时需要创建我自己的用户名,有自己的工作区

所以先创建自己的用户:

adduser liuxiang

这条命令会创建自己的目录,但是我们的云硬盘是挂载到了/data下面,首先我先让我的用户名获得执行sudo命令的权利,操作如下

1.添加sudo文件的写权限,命令是:
chmod u+w /etc/sudoers

2.编辑sudoers文件
vi /etc/sudoers
找到这行 root ALL=(ALL) ALL,在他下面添加xxx ALL=(ALL) ALL (这里的xxx是你的用户名)

ps:这里说下你可以sudoers添加下面四行中任意一条
youuser            ALL=(ALL)                ALL
%youuser           ALL=(ALL)                ALL
youuser            ALL=(ALL)                NOPASSWD: ALL
%youuser           ALL=(ALL)                NOPASSWD: ALL

第一行:允许用户youuser执行sudo命令(需要输入密码).
第二行:允许用户组youuser里面的用户执行sudo命令(需要输入密码).
第三行:允许用户youuser执行sudo命令,并且在执行的时候不输入密码.
第四行:允许用户组youuser里面的用户执行sudo命令,并且在执行的时候不输入密码.

3.撤销sudoers文件写权限,命令:
chmod u-w /etc/sudoers

然后我们到/data目录下,创建一个workspace的目录

cd /data

sudo mkdir workspace

接着我想把这个目录创建一个软连接到/home/liuxiang下面,但是发现创建软链接后,我不能在workspace下创建目录或文件,需要sudo才可以,

然后我发现当时在/data/workspace这个文件夹的所有者是root,我把它的所有者改为liuxiang

cd /data

sudo chown zhengyongfei: workspace

再用ls -l查看,可以发现workspace所有者变为liuxiang了,重新创建软连接

cd ~

ln -s /data/workspace workspace


现在可以在workspace下创建文件和文件夹了

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京深圳在总指数中名列前茅,分别以91.2684.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现潜力;④为政策制定、投资决策企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断治疗规划提供支持。
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