30、活动目录架构管理与故障排除指南

活动目录架构管理与故障排除指南

1. 活动目录基础与优化

活动目录是组织基础设施的核心,确保其最佳性能至关重要。在使用活动目录时,有一些优化的最佳实践值得遵循:
- 排查目录服务问题时,若问题不明显,可逐步提高日志记录级别以隔离问题。
- 在运行其他实用工具之前,始终使用 NTDSUtil 中的恢复选项将所有事务提交到数据库。
- 除非删除了大量对象或计划移动数据库并减小其大小,否则不要对数据库进行离线碎片整理。
- 若任何域控制器在降级过程中失败,确保使用 ADSI Edit 从数据库中删除关联的元数据和所有对象信息。
- 若某个域的最后一个域控制器在降级过程中失败,确保从数据库中删除关联的元数据。
- 将事务日志文件移动到单独的驱动器以提高域控制器的效率。
- 若在原 RID 主机仍在运行但离线时意外夺取了该角色,当原主机重新连接到网络时,检查是否存在重复的 SID。

活动目录数据库由属性和对象类组成,形成了活动目录架构。常见的对象类包括用户、组、计算机、域、组织单位和安全策略等。可以通过定义新的对象类型和关联属性,或向现有对象添加新属性来修改架构,这可以使用 ADSI Edit MMC 管理单元实现。

架构的各个组件如下:
| 组件名称 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 对象类 | 定义可在活动目录中出现的对象,是属性的集合,属性存储目录中的实际信息。 |
| 类派生 | 定义从现有对象类构建新对象类的方法。 |
| 对象属性 | 定义可用的属性,包括管理对象类操作的扩展属性,是对象可以保存的信息片段。 |
| 结构规则 | 确定

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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