39、Windows管理工具:WMI与COM对象的深度解析

Windows管理工具:WMI与COM对象的深度解析

1. Windows管理规范(WMI)简介

Windows管理规范(WMI)是Windows系统中强大的管理工具,它提供了数千个类,为管理员提供了丰富的系统信息。通过WMI,管理员可以方便地获取和管理计算机系统的各种信息,包括硬件、操作系统、服务等。

2. WMI类的分类与子分类

WMI类涵盖了多个类别和子类,具体如下表所示:
| 类别 | 子类别 |
| — | — |
| 计算机系统硬件 | 冷却设备、输入设备、大容量存储、主板、控制器和端口、网络设备、电源、打印、电话、视频和显示器 |
| 操作系统 | COM、桌面、驱动程序、文件系统、作业对象、内存和页面文件、多媒体音频/视频、网络、操作系统事件、操作系统设置、进程、注册表、调度作业、安全、服务、共享、开始菜单、存储、用户、Windows NT事件日志、Windows产品激活 |
| WMI服务管理 | WMI配置、WMI管理 |
| 通用 | 已安装的应用程序、性能计数器、安全描述符 |

这个表格展示了WMI类的广泛范围,涵盖了计算机系统的方方面面。管理员可以根据这些分类,快速定位到自己需要的信息类别。

3. 部分实用WMI类介绍

以下是一些最常用的WMI类及其描述:
| 类 | 描述 |
| — | — |
| Win32_BaseBoard | 表示主板,也称为母板或系统板 |
| Win32_BIOS | 表示计算机系统基本输入/输出服务(BIOS)的属性 |
| Win32_Boot

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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