Set-Service 帮助信息

Service要点全解析 1、Service概述 Service的主要作用是,让系统可以在后台干一些不与用户交互的操作,这些操作可能会比较耗时,比如去下载一些网络资源等;也可能是一项长期运行的工作,比如说监听电话来电、播放音乐等。初听起来,Service与线程Thread很像,但Service和Thread完全是两个不同的东西啊。 (1)Service不是运行在一个独立的进程中,它和我们的应用程序在同一个进程中 阅读详情
 
如下说明是翻译: help Set-Service 产生的帮助信息.
译者: Edengundam(马涛)
 
Set-Service
 
大纲
改变服务的显示名(display name), 描述(description)或开始模式(starting mode).
 
语法
Set-Service [-name] <string> [-displayName <string>] [-description <string>] [-startupType {<Automatic> | <Manual> | <Disabled>}] [-whatIf] [-confirm] [<CommonParameters>]
 
详细描述
Set-Service cmdlet改变服务的属性, 包括: 描述, 显示名和启动类型. 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.
 
参数
 
-name <string>
指定需要被修改的服务名称, 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?
false
 
-displayName <string>
为服务指定新的显示名.
 
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
 
-description <string>
为服务指定新的描述.
 
服务描述出现在管理工具的服务中. 描述信息不是通过Get-Service 取得ServiceController对象的属性, 然而Win32_Service WMI类包含了描述属性. 要获取该类的实例, 使用Get-WMIObject cmdlet.
 
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
 
-startupType <ServiceStartMode>
为服务指定新的启动模式. 合法启动类型如下:
 
·         Automatic: 随着操作系统一起启动.
·         Manual   : 通过用户或程序启动.
·         Disabled : 不能启动.
 
此参数接受的输入值:
 
·         Automatic
·         Manual
·         Disabled
 
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
 
-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".
 
注意
 
更多信息, 输入"Get-Help Set-Service -detailed".需要技术信息, 输入"Get-Help Set-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>".
 
Set-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>set-service -name lanmanworkstation -DisplayName "LanMan Workstation"
 
此命令将服务lanmanworkstation的显示名称改变成"LanMan Workstation" (默认值: "Workstation"). 此命令使用参数Name来确定需要更改的服务, 参数DisplayName指定服务的新显示名.
 
例2
 
C:/PS>get-wmiobject win32_service -filter "name = 'SysmonLog'"
 
C:/PS>set-service sysmonlog -startuptype automatic
 
C:/PS>get-wmiobject win32_service -filter "name = 'SysmonLog'"
 
这几个命令获得Alerts (SysmonLog)服务的启动类型, 将其设置为automatic, 并显示改变的结果. (译者注: 原文中的Performance Logs没有出现, 因此, 暂时将其删去. )
 
第一个Get-WmiObject cmdlet取得WMI表示SysmonLog服务的对象. 此命令的默认输出将在"StartMode"域中包含启动类型. 第二个命令使用Set-Service改变此服务的启动类型为自动(automatic). 接下来, 再次执行第一个命令查看更改.
 
要显示计算机上所有服务的启动类型, 输入: "get-wmiobject win32_service | format-table Name, StartMode -autosize".
 
例3
 
C:/PS>C:/PS>set-service -name Schedule -description "Configures and schedules tasks."
 
get-wmiobject win32_service | where-object {$_.Name -eq "Schedule"} | format-list Name, Description
 
这几条命令改变服务Task Scheduler服务的描述信息, 然后将结果输出.
 
命令首先使用Set-Service改变服务描述. 通过指定服务名称"Schedule"来确定需要修改的服务.
 
第二命令使用Get-WmiObject cmdlet获取WMI Win32_Service的Task Scheduler服务实例. 命令第一部分用来去的所有Win32_service类的实例. 管道运算符 (|)将结果发送给Where-Object cmdlet, 此命令去则那些名称属性为"Schedule"的实例. 另一个管道运算符将结果发送给Format-List cmdlet,此命令将输入对象的名称和描述属性列表显示.
 
相关链接
Get-Service
Start-Service
Stop-Service
Restart-Service
Resume-Service
Suspend-Service
New-Service
 
 
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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