Stop-Service 帮助信息

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翻译 最新推荐文章于 2026-04-17 10:45:10 发布 1.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
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如下说明是翻译: help Stop-Service 产生的帮助信息.
译者: Edengundam(马涛)
 
Stop-Service
 
大纲
停止一个或多个运行的服务.
 
语法
Stop-Service [-name] <string[]> [-include <string[]>] [-exclude <string[]>] [-force] [-passthru] [-whatIf] [-confirm] [<CommonParameters>]
 
Stop-Service -displayName <string[]> [-include <string[]>] [-exclude <string[]>] [-force] [-passthru] [-whatIf] [-confirm] [<CommonParameters>]
 
Stop-Service [-inputObject <ServiceController[]>] [-include <string[]>] [-exclude <string[]>] [-force] [-passthru] [-whatIf] [-confirm] [<CommonParameters>]
 
详细描述
Stop-Service cmdlet向Windows服务控制器(Service Controller)为每个指定的服务发送停止消息. 你可以通过服务名称或显示名称(display name)来指定需要挂起的服务. 你还可以使用参数InputObject传递你需要停止的服务对象(译者注: 例如使用Get-Service返回的对象或对象列表).
 
参数
 
-name <string[]>
指定需要被暂停的服务名称, 此参数接受通配符.
 
此参数可以在命令行忽略. 你既可以使用"-Name", 也可以使用其别名"-ServiceName", 甚至忽略此参数名.
 
强制参数?
true
参数位置?
1
默认值
 
允许从管道绑定输入?
true (根据值, 根据属性名)
允许通配符扩展?
true
 
-include <string[]>
只将指定的服务挂起. 此参数值用于限定Path参数. 输入一个路径元素或模式, 例如"s*"(此参数允许通配符).
 
强制参数?
false
参数位置?
named
默认值
 
允许从管道绑定输入?
false
允许通配符扩展?
true
 
-exclude <string[]>
忽略指定的服务. 此参数值用于限定Path参数.输入一个路径元素或模式, 例如"s*"(此参数允许通配符).
 
强制参数?
false
参数位置?
named
默认值
 
允许从管道绑定输入?
false
允许通配符扩展?
true
 
-force <SwitchParameter>
在不破坏安全前提下, 能够避免影响命令成功执行的限制条件.. 例如, Force也会停止依赖被停止服务的其他服务.
 
强制参数?
false
参数位置?
named
默认值
False
允许从管道绑定输入?
false
允许通配符扩展?
false
 
-passthru <SwitchParameter>
输出此命令创建的对象到管道中. 默认情况下, 此命令不会将对象输出到管道.
 
强制参数?
false
参数位置?
named
默认值
False
允许从管道绑定输入?
false
允许通配符扩展?
false
 
-displayName <string[]>
指定需要被暂停的服务名称, 此参数接受通配符.
 
强制参数?
true
参数位置?
named
默认值
 
允许从管道绑定输入?
false
允许通配符扩展?
true
 
-inputObject <ServiceController[]>
挂起通过ServiceController对象表示的服务. 输入一个包含对象的变量, 或者一个能够产生对象的命令或表达式.
 
强制参数?
false
参数位置?
named
默认值
 
允许从管道绑定输入?
true (ByValue)
允许通配符扩展?
false
 
-whatIf
描述执行此命令将会发生的现象, 不会真正执行此命令.
 
强制参数?
false
参数位置?
named
默认值
 
允许从管道绑定输入?
false
允许通配符扩展?
false
 
-confirm
执行命令前提示你进行确认.
 
强制参数?
false
参数位置?
named
默认值
 
允许从管道绑定输入?
false
允许通配符扩展?
false
 
<公共参数>
此命令支持公共参数: -Verbose, -Debug, -ErrorAction, -ErrorVariable, and -OutVariable. 更多信息, 输入, "get-help about_commonparameters".
 
输入类型
Object
 
注意
 
更多信息, 输入"Get-Help Stop-Service -detailed".需要技术信息, 输入"Get-Help Stop-Service -full".
 
如果需要为该命令提供多个参数, 请使用逗号进行分隔. 例如, "<parameter-name> <value1>, <value2>".
 
你可以使用Stop-Service内建别名"spsv". 需要更多信息, 查看 About_Alias.
 
Stop-Service只有在当前用户有权限时才能控制服务. 如果命令没有正常工作, 可能是您没有执行此操作的必要权限.
 
要查找您系统上服务的服务名称和显示名称, 输入命令"get-service". 服务名称显示在列名为"Name"的列中, 显示名称显示在列名为"DisplayName"的列中.
 
例1
 
C:/PS>stop-service sysmonlog
 
此命令停止本地计算机上的Performance Logs and Alerts (SysmonLog)服务.
 
例2
 
C:/PS>get-service -displayname telnet | stop-service
 
此命令停止本地计算机的Telnet服务. 此命令使用Get-Service cmdlet取得一个表示本地的Telnet服务的对象. 管道运算符将此命令结果传递给Stop-Service cmdlet, 此命令最终将会停止该服务.
 
例3
 
C:/PS>get-service iisadmin | format-list -property name, dependentservices
C:PS>stop-service iisadmin -force -confirm
 
Stop-Service停止本地的IISAdmin服务. 因为停止IISAdmin服务还会停止依赖它的其他服务, 所以最好在停止命令之前, 先查看依赖IISAdmin服务的的其他服务.
 
第一条命令将会列出那些依赖IISAdmin的服务. 它使用Get-Service cmdlet取得表示IISAdmin服务的对象. 管道运算符(|)将结果传递给Format-List cmdlet. 此命令通过指定Format-List的参数Property, 将IISAdmin服务的名称(Name)和依赖服务(DependentServices)属性显示出来.
 
第二条命令将会体制IISAdmin服务. 这里需要指定参数Force来停止依赖此服务的其他服务. 命令使用参数Confirm在停止每个服务之前提示您进行确认.
 
相关链接
Get-Service
Suspend-Service
Start-Service
Restart-Service
Resume-Service
Set-Service
New-Service
 
 
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#string #扩展 #performance #path #service
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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