41、深入解析 SQL Server 2012 作业管理与自动化任务

深入解析 SQL Server 2012 作业管理与自动化任务

1. 创建作业

作业由一系列按特定顺序执行的步骤组成。当结合其他 SQL Server 功能(如数据库备份或数据转换)安排作业时,必要的命令会自动配置好,通常这些命令被设为步骤 1,你只需为作业设置运行计划。此外,还能添加额外步骤执行其他任务。例如,导入数据后备份相关数据库,可在 SQL Server 导入和导出向导中安排导入操作,然后在 SQL Server Management Studio 中编辑关联作业,添加备份数据库的步骤,确保导入操作完成后再开始备份。

编辑由其他 SQL Server 功能创建的作业的另一个原因是根据作业的成功、失败和完成情况添加通知,这样无需查看日志就能了解作业执行情况。

当根据警报安排作业执行时,需完成以下任务来配置整个作业流程:
- 创建作业定义
- 设置要执行的步骤
- 配置作业计划
- 处理完成、成功和失败的通知消息

1.1 分配或更改作业定义

无论是创建新作业还是编辑现有作业,处理作业定义的步骤如下:
1. 在 SQL Server Management Studio 中,访问运行 SQL Server 代理的服务器上的 SQL Server 代理条目。
2. 展开 SQL Server 代理和作业文件夹。
3. 现有作业显示在右侧窗格中,双击作业可访问其属性对话框,与新建作业对话框基本相同。若要创建新作业,右键单击作业条目,选择“新建作业”显示新建作业对话框。
4. 在“名称”文本框中为作业输入描述性名称,名称最长 128 个字符。若更改现有作业名称,

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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