60、Windows Vista 组策略管理与故障排除指南

Windows Vista 组策略管理与故障排除指南

1. 组策略可管理内容

1.1 配置 Windows 防火墙

可通过以下步骤配置 Windows 防火墙:
1. 右键单击“具有高级安全性的 Windows 防火墙”项,选择“属性”。
2. 此时会出现一个带有四个选项卡的对话框:“域配置文件”、“专用配置文件”、“公用配置文件”和“IPsec 设置”。
3. 配置设置以确保 Windows 防火墙处于开启状态。
4. 配置规则,使 Windows 防火墙阻止所有入站连接并允许所有出站连接(防火墙仍允许本地系统发起的响应,如常规的网页浏览)。

1.2 其他新的组策略设置

以下是一些新的或扩展的组策略设置的摘要表格:
| 设置类别 | 描述 | 位置 |
| — | — | — |
| 防病毒 | 管理评估高风险附件的行为 | 用户配置\管理模板\Windows 组件\附件管理器 |
| 后台智能传输服务 (BITS) | 配置新的 BITS 邻居广播功能,以促进域内的对等文件传输(支持 Windows Vista 和 Windows Server Longhorn) | 计算机配置\管理模板\网络\后台智能传输服务 |
| 客户端帮助 | 确定用户访问可能包含不可信内容的帮助系统的位置,可将用户引导至帮助或本地离线帮助 | 计算机配置\管理模板\在线帮助
用户配置\管理模板\在线帮助 |
| 部署的打印机连接 | 将打印机连接部署到计算机,适用于共享计算机的受限环境(如学校),或用户漫游到不同位置时自动连接打印机 | 计算机配置\Window

【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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