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    如何通过命令行添加或删除用户?

    create-home自动创建用户主目录(默认路径为/home/用户名)-s指定登录Shell(如/bin/bash或禁用登录的/sbin/nologin)-d自定义主目录路径(需配合-m使用)-g指定主用户组(需提前通过...常用选项选项说明-r 或 --remove同时删除用户主目录和邮件目录-f强制删除(即使用户已登录)3....典型操作示例场景1:安全删除普通用户《Bash》 sudo userdel -r testuser删除用户testuser及其主目录 /home/testuser若用户当前已登录...home/用户名 # 删除主目录 rm -rf /var/mail/用户名 # 删除邮件用户组关联删除用户不会自动删除其主组(需手动使用groupdel)补充:用户管理常用关联操作修改用户属性《Bash...引用说明 1: 删除用户需结合-r选项彻底清理目录 : 已登录用户需终止进程后才能删除 3: 用户创建需配置主目录和登录权限 4: 系统用户UID范围及权限管理

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    通过删除字母匹配到字典里最长单词

    leetcode题号:524 题目 给定一个字符串和一个字符串字典,找到字典里面最长的字符串,该字符串可以通过删除给定字符串的某些字符来得到。如果答案不止一个,返回长度最长且字典顺序最小的字符串。...临时解法 还是使用哈希表存储字典,然后逐个删除原字符串的某个字符,再递归。 简单的字符串还行,长字符串容易超时。...第二处是字典序的处理上,虽然进行了排序,但在逐个删除字符寻找匹配时却不是按照字典序,所以字典序相当于没有处理。 下面的解法一是参考题解中的答案,有参考价值。...if(temp < res) res = temp; } } return res; } }; 优点一:自定义match函数,做删除字符的匹配

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    mfc学习之路--如何删除通过控件新增的变量

    刚刚学校mfc的人都会遇到这样一个问题(比如我),在照做书做一个mfc程序,给控件新增变量时变量类型错了,但是变量名对了,然后想要加个正确的时候提示"已经存在该对象",然后就傻了,不知道该怎么删除这个错误的变量...开发工具提供了增加变量的功能但是并没有删除的功能,所以如果想要删除某个错误的变量就要手动去代码中找到该变量,然后手动删除.下面说具体方法.   ...新增一个变量这个变量存在于两个位置,一个是头文件中项目名+Dlg.h文件,另一个是源文件中项目名+Dlg.cpp文件,比如我的项目名是abc,那么变量将会存在于abcDlg.h和abcDlg.cpp中,可通过资源管理器打开这两个文件...然后在每个文件中用Ctrl+f组合键搜索你要删除的变量名,然后删掉它所在的所以位置.

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    通过 Laravel Eloquent 模型实现批量赋值和软删除

    其底层实现原理是在支持软删除的数据表中添加一个 deleted_at 字段,这可以通过数据库迁移来实现。...相关方法 要判断一条记录是否被软删除,可以通过 trashed 方法: $post = Post::findOrFail(32); $post->delete(); if ($post->trashed...如果想要在查询结果中出现软删除记录,可以通过在查询的时候调用 withTrashed 方法实现: $post = Post::withTrashed()->find(32); 返回结果和正常查询结果一样...在某些场景下,你可能只需要获取被软删除的记录,这可以通过 onlyTrashed 方法来实现: $post = Post::onlyTrashed()->where('views', 0)->get()...0)->restore(); // 恢复多条记录 最后,如果你确实是想物理删除数据表记录,通过 forceDelete 方法删除即可: $post->forceDelete(); 这样,模型实例对应数据表记录就会彻底灰飞烟灭

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    DeepMind 最新研究:通过删除神经元理解深度学习!

    importance of single directions for generalization)即将在第六届国际学习表征会议 (ICLR)上问世,该研究采用的方法受到数十年实验神经科学的启发– 通过探索删除神经元带来的影响...我们通过删除单个神经元以及神经元小组对其所在的网络性能的损害来研究它们的影响力。...通过逐渐删除越来越大的神经元组,我们发现,相比起对以前训练期间看到的图像进行简单记忆的网络,泛化良好的网络在应对删除时表现出的稳健性要强得多。...随着越来越多的神经元组被删除,泛化的网络性能的下降速度远远低于记忆网络的性能。 通过以这种衡量网络的稳健性的方式,我们可以评估一个网络是否在利用记忆来进行“欺骗”。...通过这些方法,我们发现选择性强的个体神经元并不一定比不具选择性的神经元更加重要,并且,单个神经元对泛化的网络的影响比其对单纯依靠记忆数据训练出来的网络更小。

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    DeepMind 最新研究:通过删除神经元理解深度学习

    DeepMind最新发表针对对单一方向泛化的重要性的研究,采用来自实验神经科学的启发的方法,即通过探索删除神经元带来的影响确定深度神经网络中神经元小组的重要性。...importance of single directions for generalization)即将在第六届国际学习表征会议 (ICLR)上问世,该研究采用的方法受到数十年实验神经科学的启发– 通过探索删除神经元带来的影响...我们通过删除单个神经元以及神经元小组对其所在的网络性能的损害来研究它们的影响力。...通过逐渐删除越来越大的神经元组,我们发现,相比起对以前训练期间看到的图像进行简单记忆的网络,泛化良好的网络在应对删除时表现出的稳健性要强得多。...随着越来越多的神经元组被删除,泛化的网络性能的下降速度远远低于记忆网络的性能。 通过以这种衡量网络的稳健性的方式,我们可以评估一个网络是否在利用记忆来进行“欺骗”。

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    DeepMind新成果:通过删除神经元来理解深度学习

    近日,DeepMind 发布了其关于神经网络可解释性的最新研究成果,他们通过删除网络中的某些神经元组,从而判定其对于整个网络是否重要。...通过删除单个神经元和神经元组,我们测量了破坏网络对性能的影响。...通过逐步删除越来越大的神经元群,我们发现,相比简单地记忆先前在训练中看到的图像的网络,泛化良好的网络对删除神经元的鲁棒性强得多。换句话说,泛化能力更强的网络更不容易崩溃(尽管这种情况可能发生)。 ?...随着越来越多的神经元群被删除,泛化良好的网络的性能下降速度明显更慢。 通过这种方式测量神经网络的鲁棒性,我们可以评估这个网络是否在利用我们不希望的记忆能力在“作弊”。...通过解释所有神经元的作用,而不仅仅是那些容易理解的神经元,我们希望更好地理解神经网络的内部工作原理,并且利用这种理解来构建更智能和更通用的系统。

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    DeepMind新成果:通过删除神经元来理解深度学习

    近日,DeepMind 发布了其关于神经网络可解释性的最新研究成果,他们通过删除网络中的某些神经元组,从而判定其对于整个网络是否重要。...通过删除单个神经元和神经元组,我们测量了破坏网络对性能的影响。...通过逐步删除越来越大的神经元群,我们发现,相比简单地记忆先前在训练中看到的图像的网络,泛化良好的网络对删除神经元的鲁棒性强得多。换句话说,泛化能力更强的网络更不容易崩溃(尽管这种情况可能发生)。 ?...随着越来越多的神经元群被删除,泛化良好的网络的性能下降速度明显更慢。 通过这种方式测量神经网络的鲁棒性,我们可以评估这个网络是否在利用我们不希望的记忆能力在“作弊”。...通过解释所有神经元的作用,而不仅仅是那些容易理解的神经元,我们希望更好地理解神经网络的内部工作原理,并且利用这种理解来构建更智能和更通用的系统。

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    qt学习笔记(五) QGraphicsPixmapItem与QGraphicsScene的编程实例 图标拖动渐变效果

    qt中提供了QGphicsView,QGraphicsScene,QGraphicsItem,QGraphicsPixmapItem是QGraphicsItem的子类 分辨创建它们的实例:view,scene...,item,然后通过各自的方法scene->addItem(item);view->setScene(scene);就能够达到类似下图的效果,想要进一步定制,则要继承QGraphicsItem或QGraphicsPixmapItem...myscene.h与某与scene.cpp是定义了类MyScene,继承自QGraphicsScene,我的目的是要获取其鼠标事件 nodeui.h与nodeui.cpp是定义了类NodeUI,继承自QGraphicsPixmapItem...(QGraphicsSceneMouseEvent *event) { releasePos = event->scenePos(); } 再看nodeui.h与nodeui.cpp,在原来的QGraphicsPixmapItem...基础上又假如了点自己的东西 #ifndef NODEUI_H #define NODEUI_H #include QGraphicsPixmapItem> #include <QGraphicsItem

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    学界 | DeepMind论文解读:通过删除神经元来了解深度学习

    研究人员通过删除单个神经元或神经元组来衡量它是否对网络的性能产生了影响。...如果一个神经元是非常重要的,删除它应该是具有高度破坏性的并且大大降低网络性能,而删除一个不重要的神经元应该没有什么影响。...上图是在一个简单神经网络上删除神经元产生影响的概念图,较深的神经元更活跃。 需要注意的是,删除一个或两个神经元对输出影响很小,而删除大部分神经元会产生很大的影响,并且一些神经元比其他神经元更重要。...通过逐渐删除越来越大的神经元组,研究员发现,相比于简单记忆在训练期间看到的图像的网络,具有良好泛化能力的网络对删除神经元组后的稳健性要强得多。...通过努力解释所有神经元的作用,而不仅仅是那些易于解释的神经元,我们希望更好地理解神经网络的内部工作,最关键的是,利用这种理解来构建更加智能和通用的系统。

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