windows server批量创建用户

本文介绍了如何在Windows Server上批量创建、设置密码永不过期、加入用户组、删除用户以及使用PowerShell创建域用户。操作需在命令行(管理员模式)中执行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、批量创建用户
for /l %i in (1,1,10) do net user test%i !QAZ2wsx /add
二、批量设置用户密码永不过期
for /l %i in (1,1,10) do net user test%i /expires:never 注意:此用户必须存在
三、批量创建用户到指定的用户组内
for /l %i in (1,1,10) do net user test%i !QAZ2wsx /add net localgroup “TelnetClients” test%i /add
四、批量删除用户
for /l %i in (1,1,10) do net user test%i !QAZ2wsx /delet /expires:Never
五、批量增加域用户
$Password = “!QAZ2wsx”
$SecurePassword = KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …ser -Name "test" -SamAccountName "test "

信息技术课中,对学生的评价,多以平时作业和期末考查相结合的方式,但许多作业,并不是一节课中就能完成,所以学生作业的保存成了最大的问题,经常有学生抱怨自己保存在电脑上的作业被别人删了。为了解决这个问题,以前也曾试过在教师机上建立共享的方式,但要做到一人一帐户,这个工作量是相当大的,后来一次偶然的机会,发现Serv-U支持ODBC数据库!大家都知道,Serv-U是目前使用最广泛的FTP服务器软件之一,它唯一不足就是无法批量添加帐户,既然现在已经支持数据库,并且学生帐户属性具有相似性,如帐户名可以用学号代替,权限一致等,这就为批量添加帐户提供了可能。后来,通过Authorware制作了这个Serv-U帐户管理系统,在实际使用中,效果还行。   整个课件的结构是这样的:   在教师机(或服务器)上利用该工具为每个学生添加一个帐户,学生利用网络,把自己的作业通过FTP的方式存放至教师机(或服务器)的相关帐户中,这样就能保证学生的作业不会被删或盗用。 有人反映下载后Serv-U已经过期,请复制如下注册码即可使其正常使用:9dK4g4iPhvOsoEY9nprEiSsmW7OUqFaGuwHT1CtBn9K6hQVg0bd2okQ9ldel+1IGE9b4xDP0q2W+vE4vgZLA7unm6t3CxTI 如果第一次启动Serv-U管理程序,“test”域中无数据,那是因为Serv-U没有刷新数据的缘故,请点击一下“从数据库重新载入数据”即可。
### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

shatianyzg

创作不易,不断探索

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值