Using "chroot" to reset a password of a linux machine

本文介绍如何利用chroot技术在Linux系统中重置忘记的root密码。通过引导进入安装介质并创建临时文件系统,之后通过chroot切换根目录环境来修改密码。

I tried to explain what "chrooting" is to a group of starting Linux gurus. It seemed rather difficult to explain. So, maybe an illustrated article will explain what chroot is.

From chroot's manpage:

chroot - run command or interactive shell with special root directory

And in my own words:

chroot starts a process in a directory which looks like the root directory to that process.

Here is an example of how chroot can be used to reset a root password on an existing system. (Even works when the bootloader (grub) has a password set.)

  1. Insert a linux boot or install CD/DVD and make the computer boot from that cd.
  2. When the CD boots and starts the installer, hit [CTRL]+[ALT]+[F2] to go to a shell.
  3. Now that you have a shell available, you must mount the / (maybe /usr too) directory. Mostly you don't know what directory was the / directory, so you will end up mounting an unmounting a few times. mkdir /mnt/a && mount /dev/sda5 /mnt/a && mount /dev/sda3 /mnt/a/usr
  4. When you have the required mountpoints mounted, execute a chroot, like this: chroot /mnt/a /bin/sh
  5. Now you can execute passwd, which is actually /mnt/a/usr/bin/passwd. The password will be updated in /etc/shadow, which is actually /mnt/a/etc/shadow
http://meinit.nl/an-example-of-using-chroot-to-reset-a-password-of-a-linux-machine




本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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