67、活动目录操作主控与复制机制详解

活动目录操作主控与复制机制详解

1. 操作主控角色(FSMO)转移

操作主控角色(FSMO)在活动目录(AD)中起着关键作用。PDC FSMO负责重置用户密码和解锁账户等重要任务。当管理员重置用户密码时,通常也需要解锁账户,PDC FSMO会确保新密码和账户解锁操作能正确同步。

转移FSMO角色有两种方式:
- 简单方式(GUI) :通过Active Directory Users and Computers可以像转移基础结构或RID FSMO一样转移PDC FSMO。但前提是当前的FSMO服务器处于运行状态。
- 复杂方式(命令行) :当当前FSMO服务器无法运行时,需要使用命令行工具NTDSUTIL来“夺取”主控角色。具体操作步骤如下:
1. 打开命令提示符,输入 ntdsutil
2. 输入 roles ,此时命令提示符会变为 fsmo maintenance:
3. 输入 connections ,命令提示符变为 server connections:
4. 输入 connect to server servername ,其中 servername 是要转移FSMO角色的目标服务器。
5. 输入 quit 返回 FSMO maintenance
6. 输入

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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