AS/400常用命令

如何取得AS400访问,一窥究竟 0x01 简介 AS/400 是当今世界上最流行的中小型、多用户商业计算机系统。广泛应用于流通、金融证券、制造、运输,安防等各个行业。 当今有多好人都使用过 Linux, 高手在人间。 但纵观 IBM Mainframe, AS400, AIX, 有幸能够用上一把的廖如星晨。 ... 阅读详情

AS/400常用命令(转载)

                                      

 

1、使用系统辅助功能

Go assist

 

2、更改系统辅助级别

Chgprf astlvl(*basic/*intermed/*advanced)

 

3、关于控制设备的一些命令

更改设备名称:

RNMOBJ

检查设备状态:

WRKCFGSTS

使设备可以:

WRKCFGSTS

打印本地设备地址:

PRTDEVADR

 

4、关于作业控制的一些命令

更改批处理作业的相关命令:

WRKUSRJOB JOBTYPE(*BATCH)

 

CHGJOBD

更改作业队列中批处理作业的优先级:

WRKJOBQ

更改活动的批处理作业的优先级:

WRKUSRJOB STATUS(*ACTIVE) JOBTYPE(*BATCH)

 

调度批处理作业:

WRKJOBSCDE

提交批处理作业:

SBMJOB

使用交互式作业:

WRKUSRJOB USER(*ALL) STATUS(*ACTIVE) JOBTYPE(*INERACTIVE) ASTLVL(*BASIC)

使用作业队列:

WRKJOBQ

 

5、处理系统信息

更改信息通知:

CHGMSGQ

更改打印机信息队列:

CHGDEVPRT

打印消息队列中的信息:

DSPMSG MSGQ(名) OUTPUT(*PRINT)

将信息发给所有在线用户:

SNDMSG TOUSR(*ALLACT)

发送中断在线用户工作的消息:

SNDBRKMSG

 

5、管理系统

更改系统值:

WRKSYSVAL

清理系统:

CHGCLNUP/STRCLNUP

收集磁盘空间信息:

RTVDSKINF

删除保存文件:

WRKF *ALL SAVF

显示系统性能状态:

WRKSYSSTS

显示系统硬盘状态:

WRKDSKSTS

 

6、问题处理

显示系统补丁级别:

DSPPTF

运行系统故障分析:

DSPMSG QSYSOPR F14

处理问题:

WRKPRB

 

7、使用磁带:

查看磁带内容:

DSPTAP

初始化磁带:

INZTAP

 

8、使用打印机输出:

更改打印机输出属性:

WRKSPLF

更改假脱机文件优先级:

WRKSPFL ASTLVL(*INTERMED)

打印机其他相关命令:

WRKSPFL

STRPRTWTR

CHGWTR

WRKWTR

SNDNETSPLF

9、系统安全性

更改用户简要表:

CHGUSRPRF

更改自己的口令:

CHGPWD

查看用户简要表:

DSPUSRPRF

创建一个用户:

CRTUSRPRF

删除一个用户:

DLTUSRPRF

 

10、查询命令

A、将光标定位在一个空的命令行上,并按下F4键

B、在一个空的命令行上输入一个?号,并回车

C、在命令行输入Go Major

D、查找命令 Go CMD***

E、显示先前使用过的命令行:CALL QCMD

F、使用系统助手:GO ASSIST

G、使用信息助手:GO INFO

 

as400常用命令及说明 本文档收集AS400系统管理常用的命令。部分命令可能因为版本不同和安装软件不同而有所出入。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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