20、Solaris和LDAP命名服务的日志管理与数据库操作指南

Solaris和LDAP命名服务的日志管理与数据库操作指南

1. 日志创建与删除策略

可以通过更改以下字段的值来建立日志的创建和删除策略:
|策略类型|参数|说明|
| ---- | ---- | ---- |
|创建策略|最大日志数量|访问日志总数加上存档日志数量。该数值应大于1,否则访问日志将无限增长。达到最大值后,最旧的日志文件将被删除。|
|创建策略|每个日志的文件大小|达到此限制时会创建新的日志文件。输入 -1 表示不设置限制。|
|创建策略|创建新日志的时间间隔|默认是每天创建一个新日志,方便查看特定日期的活动情况。|
|删除策略|总日志大小超过时|当所有日志文件的总和达到此大小时,最旧的日志文件将被删除。|
|删除策略|可用磁盘空间小于时|如果存储日志的磁盘分区上的可用空间低于指定阈值,则删除最旧的日志文件。|
|删除策略|文件超过指定时间|当日志文件达到指定的时间时将被删除。|

2. 错误日志

错误日志包含服务器在正常操作(如启动和关闭)期间遇到的错误和事件的详细信息。错误日志记录的格式为:日期 时间 详细信息。

错误日志默认是启用的,也可以禁用,但不建议这样做。除非出现严重问题,否则错误日志不会大幅增长,并且占用的系统资源很少。可以为错误日志设置与访问日志类似的控制大小的参数。

查看错误日志
  • 通过目录服务器控制台查看
    1. 在目录服务器控制台上,选择“状态”选项卡,然后点击导航树中的“日志”图标。
    2. 在右侧窗格
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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