清空sql2008 日志

本文介绍了如何通过SQL Server的简单模式和完全模式来管理和清理过大的日志文件,包括具体的SQL语句和操作步骤,并分析了这种方法的优点和潜在的问题。

ALTERDATABASE DNName SET RECOVERY SIMPLE   --简单模式
GO

  右键-任务-收缩-文件-确定 下来数据库的日志只保留了1M

ALTERDATABASE DNName SET RECOVERY FULL  --还原为完全模式

GO
优点:此清除日志所运行消耗的时间短,90GB的日志在分钟左右即可清除完毕,做完之后做个完全备份在分钟内
即可完成。
缺点: 不过此动作最好不要经常使用,因为它的运行会带来系统碎片。普通状态下LOG和DIFF的备份即可截断日志。
此语句使用的恰当环境:当系统的日志文件异常增大或者备份LOG时间太长可能影响生产的情况下使用。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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