小心MOSS日志文件膨胀

最近为了项目的需要,在我本已不堪重负的本本上装了个AD和MOSS。MOSS装的是2007 SP1,然后打上了好几百兆的补丁,用了一下还勉强可以使用,就只有把本本作为MOSS的开发环境了。

我30G的C盘,在装MOSS之前大概还有3个G左右,由于用的是Windows2008,装下来操作系统就占用了10G,我其他软件是能装D盘的就装D盘了,但是不知道为什么还是很快把30G的C盘快用完了。这下装了MOSS以后也就还有1个多G的空间了,将就用吧。但是用了两天后系统就报警C盘空间只剩下几十兆了!

太恐怖了,什么垃圾文件占用了我稀缺的C盘空间,经过一番查找,发现原来是MOSS的日志文件,居然日志文件有1.6G那么大!

MOSS的日志文件保存在C:\Program Files\Common Files\microsoft shared\Web Server Extensions\12\LOGS,由于C盘空间严重不足,影响正常的使用,所以我直接把整个文件夹下来的所有日志全部删除了,C盘就多出了1.6G的空间,值得庆幸。大家如果在C盘不够大的机器上安装使用MOSS也要注意这个问题,及时的清理MOSS日志文件。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了同场景下的跟踪控制问题。该方法仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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