在Ubuntu系统中创建一个名为“developer”的用户，并将其添加到“sudo”组中，以便具有管理员权限。

在Ubuntu系统中，你可以按照以下步骤来创建一个名为"developer"的新用户并将其加入到`sudo`组，使其具备部分管理员权限：

1. **打开终端**：通过键盘快捷键`Ctrl + Alt + T`启动终端。

2. **创建新用户**：
- 首先，输入以下命令，替换`username`为`developer`：

     sudo adduser username

- 按照提示输入新用户的全名、初始密码、密码再次确认以及选择默认的shell。通常情况下，直接回车接受默认设置即可。

3. **更改用户组**：
- 创建好用户后，为了赋予`sudo`权限，输入：

     sudo usermod - 这条命令会让新的用户成为`sudo`组的一员。

4. **验证**：
   - 现在你可以使用该用户登录，输入密码后，试一下是否能使用`sudo`命令，比如`sudo apt-get update`。

注意：尽管加入了`sudo`组，但仍应谨慎使用sudo权限，尽量避免在日常操作中滥用，以保持系统的安全性。

相关问题

在ubuntu系统中打开终端创建一个名为“hr”的用户组，并将“developer”和“testuser”用户添加到该组中

要在一个Ubuntu系统中创建一个名为"hr"的用户组，并将"developer"和"testuser"用户添加到该组中，可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端[^1]，首先确认当前登录的是有权限管理用户组的账户。

2. 使用`sudo`命令以管理员身份运行，因为创建用户组和添加用户通常需要这些权限。输入密码并按回车。

   sudo -i

3. 创建新的用户组，命令如下：

   groupadd hr

4. 检查新用户组是否已成功创建：

   groups developer testuser

如果没有列出"hr"，则继续下一步。如果有，则说明用户已经加入相应组。

5. 将用户添加到新创建的"hr"用户组中，命令如下（这里假设"developer"和"testuser"还没有直接加入"hr"组）：

   usermod -aG hr developer
   usermod -aG hr testuser

6. 退出管理员模式（如果尚未退出）：

   exit

现在，"developer"和"testuser"用户应该已经被添加到名为"hr"的用户组中。你可以通过`groups`命令再次验证这一点。

ubuntu系统cuda11.4配置pytorch

在Ubuntu系统上安装CUDA 11.4并配置PyTorch，你需要完成以下几个步骤：

1. **更新系统**：
首先确保你的Ubuntu是最新的。打开终端并运行：

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装依赖项**：
安装CUDA前需要一些基础依赖，如`gcc`, `make`, 和 `git`，可以使用：

   sudo apt-get install -y build-essential cmake git libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev libdb5.3-dev libgdbm-dev liblzma-dev libbz2-dev libsqlite3-dev tk-dev libffi-dev libssl-dev

3. **下载CUDA**：
访问NVIDIA CUDA官网下载对应版本的Driver和CUDA Toolkit，例如：

   wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_450.51.04_linux.run

4. **安装CUDA**：
运行下载的安装脚本，并按照提示操作。记得选择合适的设备（GPU）安装驱动。

5. **添加环境变量**：
创建一个名为`~/.bashrc`（如果不存在）并在其中添加CUDA路径到系统环境变量：

   export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

6. **安装cuDNN**：
对于深度学习加速，还需要cuDNN库。你可以从NVIDIA官网下载cuDNN，并将它解压到合适的路径，然后设置环境变量。cuDNN安装完成后，通常不需要额外配置。

7. **安装PyTorch**：
使用pip安装PyTorch，注意指定CUDA和cuDNN版本：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu only

如果你想安装针对特定GPU的版本，加上`--cuda-version=11.4`。

8. **验证安装**：
在Python shell中检查是否成功安装了PyTorch及其CUDA支持：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示成功