创建新用户Lx，并为他指定主组以及附属组

1. 打开终端，输入以下命令以创建新用户Lx：

sudo adduser Lx

2. 输入密码并按照提示填写其他信息。
3. 指定Lx的主组：

sudo usermod -g groupName Lx

其中，groupName为指定的主组名称。
4. 指定Lx的附属组：

sudo usermod -a -G groupName Lx

其中，groupName为指定的附属组名称。这里使用了参数-a，表示将Lx添加到附属组中而不是替换原有的附属组。

相关问题

c++ objectarx二次开发创建自定义实体并添加到图层

要在C++ ObjectARX中进行二次开发，创建自定义实体并将其添加到图层，可以按照以下步骤进行：

1. 在Visual Studio中创建一个新的ObjectARX项目，并将其设置为使用AutoCAD应用程序类型。

2. 在项目中包含需要的头文件，例如“aced.h”、“dbents.h”、“dbmain.h”以及“dbapserv.h”。

3. 创建一个新的实体类，该类继承自AcDbEntity类，并实现必要的函数，例如“dwgInFields”、“dwgOutFields”、“cloneMe”等。

4. 在类中添加成员变量，以存储实体的属性信息。

5. 实现一个新的命令函数，该函数将创建新的实体，并将其添加到指定的图层中。在命令函数中，可以使用AcDbBlockTable、AcDbBlockTableRecord和AcDbEntityTable等类来操作AutoCAD数据库。

下面是一个示例代码，演示如何在C++ ObjectARX中创建自定义实体并添加到图层：

void createCustomEntity()
{
    // 获取当前文档的数据库
    AcDbDatabase* pDatabase = acdbHostApplicationServices()->workingDatabase();

    // 获取当前文档的图层表
    AcDbLayerTable* pLayerTable;
    pDatabase->getLayerTable(pLayerTable, AcDb::kForRead);

    // 获取指定图层的ObjectId
    AcDbObjectId layerId;
    pLayerTable->getAt("MyLayer", layerId, Adesk::kTrue);
    pLayerTable->close();

    // 创建一个新的实体
    MyEntity* pEntity = new MyEntity;

    // 设置实体的属性
    pEntity->setColorIndex(1);
    pEntity->setLayer(layerId);

    // 将实体添加到数据库中
    AcDbBlockTable* pBlockTable;
    pDatabase->getBlockTable(pBlockTable, AcDb::kForRead);

    AcDbBlockTableRecord* pBlockTableRecord;
    pBlockTable->getAt(ACDB_MODEL_SPACE, pBlockTableRecord, AcDb::kForWrite);
    pBlockTable->close();

    AcDbObjectId entityId;
    pBlockTableRecord->appendAcDbEntity(entityId, pEntity);
    pBlockTableRecord->close();

    acutPrintf("New entity created with ID: %lx", entityId.asOldId());
}

在上面的代码中，我们首先获取当前文档的数据库和图层表。然后，我们获取名为“MyLayer”的图层的ObjectId。接下来，我们创建一个新的自定义实体，并将其属性设置为颜色索引为1，图层为“MyLayer”。最后，我们将实体添加到数据库中，并在命令行上显示其ObjectId。

jacobi迭代法求解线性方程组matlab程序

Jacobi迭代法是一种解线性方程组的方法之一。在实际应用中，Jacobi法最常用于使方程组更加稳定或解决线性方程组的特殊潜在问题。该方法基于使用已知的数值初始估计来解决方程组的未知数。

使用Matlab进行Jacobi迭代法的求解相当简单。下面，我们介绍一下使用Matlab实现Jacobi迭代法的步骤。

第一步是创建一个方程组矩阵，通常是称为矩阵A。接下来，建立一个包含方程组常数的列向量。使用这些矩阵和向量，写出方程组Ax=b，其中b是包含常数的向量。创建Ax=b的初始估计向量x。根据Jacobi迭代法的定义，将方程组重写为Dx =b-Lx-Ux，其中D、L和U分别是矩阵的对角线、下三角矩阵和上三角矩阵。

在Matlab中编写迭代循环，将上述方程解释为x (k+1)=D-1(b-Lx(k)-Ux(k))。其中x (k+1)是第k + 1次迭代的转变估计，x(k)是第k次迭代的转变估计。我们可以设置迭代次数的上限，也可以设置误差的下限。

最后，将初始向量传递给方程组矩阵A和列向量b来计算解向量x。使用该解法，可以利用Matlab编写一个相对简单、有效的程序解决线性方程组。