用户与用户组管理

 

 

 

 

 

linux最优秀的地方之一,就在于他的多用用户、多任务环境。

  用户及用户组的概念

  1、文件所有者

    由于linux是一个多用户、多任务的系统。因此可能常常会有很多人同时使用这台主机来进行工作的情况发生,为了考虑每个人的隐私权以及每个人的喜好的工作环境,因此 这个“文件所有者”的角色就显得相当重要了,设置适当权限,其他人就无法知道文件的内容

  2、用户组概念

    其实用户组是最有用的功能之一,就是当你的团队开发资源的时候。每个组员之间可以相互修改对方的数据,其他组是不能进行看到或修改的

   一、linux文件属性

  ls -al 可以查看到文件的属性及权限包含隐藏文件

第一列代表这个文件的类型与权限

第一个字符代表这个文件是“目录 文件   或者连接文件”

  d     目录

  s  套接字文件(socks)

  p  管道文件

  -     文件

  l   连接文件

  b   表示设备文件里面的可供存储的接口设备

  c  表示设备文件里面的串行端口设备,例如 键盘  鼠标

   

二、 如何修改文件属性与权限

  chgrp :  修改文件所属的用户组

    chgrp -R  组名   文件名

      组名必须在/etc/group文件内存在的组名 

 chown : 修改文件的所有者

    chown -R 用户   文件

    必须在/etc/passwd 文件里面存在的用户

  chmod: 改变文件的权限 

          r 4   w   2   x  1 

 

   cp  复制文件、目录

      格式:  cp  参数   源文件  目标文件

     -a   复制目录

三、 linux目录配置标准

 可分享的 不可分享的
不变的/usr   软件放置处 /etc   配置文件
/opt   第三方软件/boot  开机与内核文件
可变动的/var/mail    用用户邮件信箱  /var/run   程序相关
/var/spool/news   新闻组 /var/lock/  程序相关

    目录的定义:

      /    (root, 跟目录)  与开机系统有关

      /usr  :    与软件安装/执行有关

      /var:     与系统运作过程有关

      /etc   配置文件

      /bin    重要的执行文件

      /dev    执行文件所需的函数库与内核所需的模块

      /sbin.  重要的系统执行文件

          /lost+found   这个目录 标准的  ext2  ext3 文件系统才会产生的一个目录。目的在于当文件系统发生错误的时、将一些丢失的片段放置到这个目录下。这个目录通常会在分区的最顶层存在。

  /proc、   这个目录是一个虚拟的文件系统。 他放置的数据都是在内存中。例如: 比较重要的文件  /proc/cpuinfo   /proc/dma   /proc/interrupts    /proc/ioports   /proc/net* 等

  /sys      也是一个虚拟的文件系统  主要是记录与内核相关的信息。包括目前已加载的内核模块与内核检测到的硬件设备信息等  这个目录同样是不占硬盘容量

 

四、 绝对路径与相对路径

  绝对路径:由根目录/  开始写起的文件名或目录名称

  相对路径: 相对于目前的路径的文件名写法

  . 代表当前的目录  也可用   ./  表示

  ..代表上一层目录 也可用../ 表示

五、Centos的查看

  uname -r

查看实际的内核版本

查看系统版本

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lxc123/p/10099145.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/388968.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

代码 抠图_3 行 Python 代码 5 秒抠图的 AI 神器,根本无需 PS,附教程

曾几何时,「抠图」是一个难度系数想当高的活儿,但今天要介绍的这款神工具,只要 3 行代码 5 秒钟就可以完成高精度抠图,甚至都不用会代码,点两下鼠标就完成了。感受下这款抠图工具抠地有多精细:是不是很赞&a…

python函数使用易错举例

关于嵌套: 嵌套使用中, retrun inner ---> 返回的是函数的地址 retrun inner() : ---> 运行inner()函数 ---> 运行inner()函数后的返回值a(假设)返回上级 --> retrun inner()得到返回值a 如…

图像离群值_什么是离群值?

图像离群值你是! (You are!) Actually not. This is not a text about you.其实并不是。 这不是关于您的文字。 But, as Gladwell puts it in Outliers, if you find yourself being that type of outlier, you’re quite lucky. And rare.但是,正如Gla…

混合模型和EM---混合高斯

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 混合高斯 最大似然 用于高斯混合模型的EM 转载于:https://my.oschina.net/liyangke/blog/2986520

Python学习---django知识补充之CBV

Django知识补充之CBV Django: url --> def函数 FBV[function based view] 用函数和URL进行匹配 url --> 类 CBV[function based view] 用类和URL进行匹配 POSTMAN插件 http://blog.csdn.net/zzy1078689276/article/details/77528249 基于CBV的登…

蓝图解锁怎么用_[UE4蓝图][Materials]虚幻4中可互动的雪地材质完整实现(一)

不说废话,先上个演示图最终成果(脚印,雪地可慢慢恢复,地形可控制)主要原理(白话文):假如你头上是块白色并且可以透视的平地,来了个非洲兄弟踩上面,你拿起单反…

数据预处理工具_数据预处理

数据预处理工具As the title states this is the last project from Udacity Nanodegree. The goal of this project is to analyze demographics data for customers of a mail-order sales company in Germany.如标题所示,这是Udacity Nanodegree的最后一个项目。…

自考数据结构和数据结构导论_我跳过大学自学数据科学

自考数据结构和数据结构导论A few months back, I decided I wanted to learn data science. In order to do this, I skipped an entire semester of my data science major.几个月前,我决定要学习数据科学。 为此, 我跳过了数据科学专业的整个学期。 …

十三、原生爬虫实战

一、简单实例 1、需求:爬取熊猫直播某类主播人气排行 2、了解网站结构 分类——英雄联盟——"观看人数" 3、找到有用的信息 二、整理爬虫常规思路 1、使用工具chrome——F12——element——箭头——定位目标元素 目标元素:主播名字&#xff0c…

归一化 均值归一化_归一化折现累积收益

归一化 均值归一化Do you remember the awkward moment when someone you had a good conversation with forgets your name? In this day and age we have a new standard, an expectation. And when the expectation is not met the feeling is not far off being asked “w…

sqlserver垮库查询_Oracle和SQLServer中实现跨库查询

一、在SQLServer中连接另一个SQLServer库数据在SQL中,要想在本地库中查询另一个数据库中的数据表时,可以创建一个链接服务器:EXEC master.dbo.sp_addlinkedserver server N别名, srvproductN库名,providerNSQLOLEDB, datasrcN服务器地址EXEC…

机器学习实践三---神经网络学习

Neural Networks 在这个练习中,将实现神经网络BP算法,练习的内容是手写数字识别。Visualizing the data 这次数据还是5000个样本,每个样本是一张20*20的灰度图片fig, ax_array plt.subplots(nrows10, ncols10, figsize(6, 4))for row in range(10):fo…

机器学习实践四--正则化线性回归 和 偏差vs方差

这次实践的前半部分是,用水库水位的变化,来预测大坝的出水量。 给数据集拟合一条直线,可能得到一个逻辑回归拟合,但它并不能很好地拟合数据,这是高偏差(high bias)的情况,也称为“欠…

深度学习 推理 训练_使用关系推理的自我监督学习进行训练而无需标记数据

深度学习 推理 训练背景与挑战📋 (Background and challenges 📋) In a modern deep learning algorithm, the dependence on manual annotation of unlabeled data is one of the major limitations. To train a good model, usually, we have to prepa…

CentOS 7 使用 ACL 设置文件权限

Linux 系统标准的 ugo/rwx 集合并不允许为不同的用户配置不同的权限,所以 ACL 便被引入了进来,为的是为文件和目录定义更加详细的访问权限,而不仅仅是这些特别指定的特定权限。 ACL 可以为每个用户,每个组或不在文件所属组中的用…

机器学习实践五---支持向量机(SVM)

之前已经学到了很多监督学习算法, 今天的监督学习算法是支持向量机,与逻辑回归和神经网络算法相比,它在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更强大的方式。 Support Vector Machines SVM hypothesis Example Dataset 1…

服务器安装mysql_阿里云服务器上安装MySQL

关闭防火墙和selinuxCentOS7以下:service iptables stopsetenforce 0CentOS7.xsystemctl stop firewalldsystemctl disable firewalldsystemctl status firewalldvi /etc/selinux/config把SELINUXenforcing 改成 SELINUXdisabled一、安装依赖库yum -y install make …

在PyTorch中转换数据

In continuation of my previous post ,we will keep on deep diving into basic fundamentals of PyTorch. In this post we will discuss about ways to transform data in PyTorch.延续我以前的 发布后 ,我们将继续深入研究PyTorch的基本原理。 在这篇文章中&a…

机器学习实践六---K-means聚类算法 和 主成分分析(PCA)

在这次练习中将实现K-means 聚类算法并应用它压缩图片,第二部分,将使用主成分分析算法去找到一个脸部图片的低维描述。 K-means Clustering Implementing K-means K-means算法是一种自动将相似的数据样本聚在一起的方法,K-means背后的直观是一个迭代过…

打包 压缩 命令tar zip

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 打包 压缩 命令tar zip tar语法 #压缩 tar -czvf ***.tar.gz tar -cjvf ***.tar.bz2 #解压缩 tar -xzvf ***.tar.gz tar -xjvf ***.tar.bz2 tar [主选项辅选项] 文件或目录 主选项是必须要有的,它告诉tar要做…