例行性工作

1 、单一执行的例行性工作
启动服务 

[root@localhost ~] # systemctl status atd
定义1分钟之后创建file文件

 [root@server ~]# at now + 1 minutes

at> touch /root/file

at工作目录存放 

[root@localhost ~] # ll /var/spool/at
at工作日志文件 

 [root@localhost ~]# ll /var/log/cron

2、循环执行的例行性工作

启动服务

 [root@localhost ~]# systemctl status crond

 将ens160的信息新建并保存到ens160

[root@server ~] # crontab -e
PATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin #引用ip命令
* * * * * ip a show ens160 > /root/ens160 

crontab工作的日志文件 

[root@localhost ~] # ll /var/log/cron
crontab工作文件所在目录 

 [root@localhost ~]# ll /var/spool/cron/

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定的影响及提高稳定的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线关系以及高维度特征识别问题,其有效源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型能的差异。能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
### 现场服务的日常工作内容与职责 现场服务是IT支持体系中的重要组成部分,主要负责在用户所在地(如企业办公区、数据中心等)提供直接的技术支持与运维服务。其日常工作内容和职责涵盖硬件维护、系统支持、网络调试、应急响应等多个方面。 #### 硬件设备维护与故障处理 现场服务人员负责服务器、终端设备、存储设备、打印机等硬件的安装、配置与故障排除。包括但不限于更换损坏的硬件组件、升级设备能、检查散热与电源状态等。对于部分关键设备,如服务器,现场技术人员通常比远程用户更具备处理重启、物理连接等操作的优势条件[^1]。 #### 系统与应用支持 现场服务也承担操作系统安装、补丁更新、软件部署、用户权限配置等任务。特别是在用户环境存在定制化需求时,现场支持能更高效地完成系统优化和问题修复。此外,针对企业内部部署的业务系统,现场服务人员需定期检查运行状态,确保系统稳定和安全。 #### 网络环境巡检与调试 网络连接稳定是现场服务的重要关注点之一。技术人员需定期巡检网络设备(如交换机、路由器、防火墙),检查布线情况、信号强度及安全策略配置。在用户遇到网络中断或访问异常时,现场服务人员可快速定位并解决物理层或配置层问题。 #### 应急响应与故障恢复 对于突发系统宕机、硬件故障或数据丢失等事件,现场服务团队需第一时间响应并执行恢复操作。这包括设备紧急更换、系统回滚、数据恢复等关键任务。在部分高可用要求较高的企业环境中,现场服务人员还需配合远程团队执行故障切换与容灾演练。 #### 数据中心与机房巡检 在企业自建数据中心或托管机房中,现场服务人员需定期检查服务器运行状态、机房温湿度、UPS电源、冷却系统等基础设施。这些例行巡检有助于提前发现潜在风险,避免因环境因素导致的服务中断。 #### 用户支持与培训 现场服务不仅限于技术层面,还包括面向终端用户的培训与指导。例如,帮助员工熟悉新部署的办公系统、演示设备使用方法、提供基础故障排查建议等。这种面对面的沟通方式能有效提升用户满意度和技术接受度。 #### 服务记录与报告生成 所有现场操作需详细记录在案,包括维护时间、执行步骤、更换部件、问题原因分析等。这些信息不仅用于后续跟踪,还可作为服务改进和合同履约的依据。自动化工具的引入也使得现场服务日志的电子化与标准化成为可能。 ```python class FieldServiceReport: def __init__(self, service_id, location, technician, description): self.service_id = service_id self.location = location self.technician = technician self.description = description self.status = "Completed" def generate_summary(self): return f"Service ID: {self.service_id}\nLocation: {self.location}\nTechnician: {self.technician}\nDescription: {self.description}\nStatus: {self.status}" # 创建一个现场服务记录 report_001 = FieldServiceReport("FS-001", "Server Room A", "John Doe", "Replaced failed hard drive and restored RAID configuration.") print(report_001.generate_summary()) ```
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