SharePoint Access Service-PowerShell

本文详细介绍了如何配置Access服务应用的关键参数,包括日志文件大小、缓存超时时间、查询最大栏数等,旨在优化应用性能和用户体验。

1. 配置应用程序Log文件大小

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–ApplicationLogSize 5

2. 配置缓存超时时间

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–CacheTimeout 600

3. 设置查询中的最大栏数

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–ColumnsMax 20

4. 设置查询中的最大计算栏数

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–OutputCalculatedColumnsMax 5

5. 设置子句中Order By的最大数

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–OrderByMax 2

6. 配置查询中的最大行数

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–RowsMax 10

7. 配置Access表中的最大记录数

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–RecordsInTableMax 100

8. 配置查询中的最大源数

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–SourcesMax 8

9. 配置是否启用外连接

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–OuterJoinsAllowed:$false

10. 允许或限制非远程查询

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–NonRemotableQueriesAllowed:$true

11. 限制Access Service内存利用率

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–PrivateBytesMax 1024

12. 限制会话内存利用率

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–SessionMemoryMax 50

13. 配置用户会话

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–SessionsPerUserMax 5 –SessionsPerAnonymousUserMax 5

14. 限制模板大小

Set-SPAccessServiceApplication –Identity "Access Services"
–TemplateSizeMax 20
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值