C:/Inetpub/AdminsScripts的常用语法

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转载 最新推荐文章于 2026-05-26 13:35:16 发布 995 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【AI 编程工具进阶用法】如何在Cursor、Trae等工具中使用Skills OpenSkills是一个开源项目，用于在Cursor、Trae等AI编程工具中添加可复用、可组合的"能力模块"。安装流程包括：1)全局安装OpenSkills CLI工具；2)选择安装Anthropic官方Skills到项目或全局；3)创建AGENTS.md文件同步Skills；4)在AI工具中调用Skills。此外还介绍了UI/UX Pro Max Skill项目，通过npm安装后可为AI添加设计能力。这些Skills相当于为AI工具安装"高级技能包" 阅读详情

配置目录的存取权限

C:/Inetpub/AdminsScripts>chaccess.vbs -a w3svc/1/ROOT -verbose
Usage: chaccess <--ADSPath|-a ADSPATH> 控制配置路径
[--computer|-c COMPUTER1[,COMPUTER2...]]指定机器名，IP也可。
[+read|-read] 主目录下的读取权限
[+write|-write]主目录下的写入权限
[+s cript|-s cript]主目录下的执行许可权限为纯脚本
[+execute|-execute]主目录下的执行许可权限为脚本和可执行程序
[+browse|-browse]主目录下的目录浏览权限
[--verbose|-v]当前版本
[--help|-?]

显示指定路径的属性及状态信息

C:/Inetpub/AdminsScripts>dispnode help
Usage: dispnode <--ADSPath|-a ADS PATH OF NODE> [--help|-h]
ADS PATH - The Path of the node to be displayed
Example 1: dispnode -a IIS://LocalHost/w3svc显示当前IIS的主属性
Example 2: dispnode --adspath IIS://MachineName/w3svc/1 显示当前站点的状态信息
寻找命名的Web,并显示节点号、描述、主机名、端口和IP地址
C:/Inetpub/AdminsScripts>findweb
Web Site Number = 1
Web Site Des cription = 默认 Web 站点
Hostname =
Port = 80
IP Address =
C:/Inetpub/AdminsScripts>findweb light-star.net

Web Site Number = 2
Web Site Des cription = light-star.net
Hostname = www.light-star.net
Port = 80   
IP Address = www.light-star.net

显示指定站点路径管理树

C:/Inetpub/AdminsScripts>disptree.vbs help

Usage: disptree [--ADSPath|-a ROOT NODE] 指定要显示管理树的路径

[--NoRecurse|-n]

[--Help|-?]

创建WEB虚拟站点

C:/Inetpub/AdminsScripts>mkw3site help

Unknown argument help

Usage: mkw3site <--RootDirectory|-r ROOT DIRECTORY>网站路径名

<--Comment|-t SERVER COMMENT>WEB网站标识

[--computer|-c COMPUTER1[,COMPUTER2...]]

[--port|-o PORT NUM]端口

[--IPAddress|-i IP ADDRESS]IP地址

[--HostName|-h HOST NAME]主机名

[--SiteNumber|-n SITENUMBER]

[--DontStart]不启动

[--verbose|-v]

[--help|-?]

创建指定站点的虚拟目录

C:/Inetpub/AdminsScripts>mkwebdir.vbs help

Usage: mkwebdir [--computer|-c COMPUTER1,COMPUTER2]指定服务器名

<--website|-w WEBSITE1>指定虚拟站点名

<--virtualdir|-v NAME1,PATH1,NAME2,PATH2,...>指定虚拟目录名和目录文件地址

[--help|-?]

Example : mkwebdir -c MyComputer -w "Default Web Site"

-v "dir1","c:/inetpub/wwwroot/dir1","dir2","c:/inetpub/wwwroot/dir2"

暂停指定站点的IIS服务

C:/Inetpub/AdminsScripts>pausesrv help

Usage: pausesrv <--ADSPath|-a server1[,server2,server3...]>

[--computer|-c COMPUTER1[,COMPUTER2...]]

[--verbose|-v]

[--help|-?]

Example 1: pausesrv -a w3svc/1,msftpsvc/2

Example 2: pauseftp -c MACHINE1,MACHINE2,MACHINE3 -a w3svc/1,msftpsvc/2

恢复暂停的站点的IIS服务

C:/Inetpub/AdminsScripts>contsrv.vbs help

Usage: contsrv <--ADSPath|-a server1[,server2,server3...]>

[--computer|-c COMPUTER1[,COMPUTER2...]]

[--verbose|-v]

[--help|-?]

Example 1: contsrv -a w3svc/1,msftpsvc/2

Example 2: contsrv -c MACHINE1,MACHINE2,MACHINE3 -a w3svc/1,msftpsvc/2

用法同上
pauseftp.vbs 暂停FTP服务器服务
contftp.vbs 恢复被暂停的FTP服务
pauseweb.vbs 暂停Web服务器服务
contweb.vbs 恢复暂停的WWW服务

停止指定站点的IIS服务器服务
C:/Inetpub/AdminsScripts>stopsrv.vbs -a w3svc/2
启动指定站点的IIS服务器服务
C:/Inetpub/AdminsScripts>startsrv.vbs -a w3svc/2

停止指定站点的WEB服务器服务
C:/Inetpub/AdminsScripts>startweb.vbs -a w3svc/2
启动指定站点的Web服务器服务
C:/Inetpub/AdminsScripts>stopweb.vbs -a 2
用法同上
stopftp.vbs 停止FTP服务器服务
startftp.vbs 启动FTP服务器服务

跟踪脚本的执行

C:/Inetpub/AdminsScripts>synciwam.vbs -h

Usage: cs cript synciwam.vbs [-v|-h]

-v verbose: trace execution of the s cript

-h help: print this message

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#c #ftp服务器 #server #iis #web服务
#path
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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