将admin用户的家目录移动到/home目录

时间: 2024-01-10 08:05:03 浏览: 50
1. 首先登录到Linux系统,使用管理员权限。 2. 执行以下命令来移动admin用户的家目录到/home目录: ``` sudo usermod -m -d /home/admin admin ``` 这个命令将会把admin用户的家目录从原来的位置移动到/home/admin目录下。 3. 确认移动是否成功,可以执行以下命令: ``` ls -ld /home/admin ``` 如果输出结果为`drwxr-xr-x 2 admin admin 4096 Dec 1 14:09 /home/admin`,则说明移动成功。
相关问题

.arcgis" directory in the user's home path c:\users\admin\.arcgis

".arcgis" 文件夹位于用户的主目录下,即 c:\users\admin\.arcgis。这个目录是 ArcGIS 软件在安装时自动创建的,用于存储用户的个人设置和配置文件。它包含了一些重要的文件和文件夹,如方案模板、图层文件、工具箱和地理数据库等。 在这个目录下,用户可以找到一些常用的文件和文件夹,比如 "My Toolboxes" 文件夹,里面存放了用户创建的工具箱;"My Layer Files" 文件夹,里面存放了用户创建的图层文件;"Projects" 文件夹,里面存放了用户创建的项目文件。 此外,".arcgis" 目录还包含了用户个人设置的文件,如 ".sde" 文件用于存储连接到地理数据库的信息,".ags" 文件用于存储连接到 ArcGIS Online 或其他 ArcGIS 服务器的信息。 用户可以根据自己的需求来管理和使用这个目录下的文件和文件夹。在使用 ArcGIS 软件时,它会自动搜索和加载这个目录下的文件和配置信息,方便用户进行地图制作、数据分析和空间模拟等任务。用户还可以通过在 ArcGIS 软件中设置自定义路径,将这个目录移动到其他位置。 总之,".arcgis" 文件夹位于用户的主目录下,用于存储 ArcGIS 软件的个人配置文件和一些常用文件,方便用户管理和使用。

/home/admin/Developments/HIK Inspire V2.0/Client/Common/src/writing/module/ty/AbstractReceiver.h:59: error: use of deleted function ‘std::atomic<long long int>::atomic(const std::atomic<long long int>&)’ std::atomic<SwCodeId> m_codeId=0; ^

这个错误提示是因为程序中使用了 `std::atomic` 类型的变量 `m_codeId`,但是 `std::atomic` 类型的对象是不可复制的,编译器在编译时会调用 `std::atomic` 类型的复制构造函数,但是该复制构造函数被删除了,从而导致编译错误。 解决这个问题的方法有两种: 1. 使用 `std::atomic` 类型的移动构造函数来替代复制构造函数。例如: ``` std::atomic<SwCodeId> m_codeId = std::atomic<SwCodeId>(0); ``` 2. 使用 `std::atomic` 提供的 `load` 和 `store` 成员函数来对 `m_codeId` 进行读写操作。例如: ``` std::atomic<SwCodeId> m_codeId; // 写入操作 m_codeId.store(0); // 读取操作 SwCodeId codeId = m_codeId.load(); ``` 这两种方法都可以避免调用 `std::atomic` 类型的复制构造函数,从而解决编译错误。

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pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) samples, targets = mixup_fn(data, target) output = model(samples) optimizer.zero_grad() if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) scaler.scale(loss).backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) index = index[:, :x.size(1)] index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错: File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 622, in forward index.scatter_(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) # target.data.view(-1, 1). RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as self tensor 帮我看看如何修改源代码

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