7、PowerShell 中计划任务的使用与管理

PowerShell 中计划任务的使用与管理

1. 计划任务概述

企业常常利用计划任务来实现多种目的,例如处理业务交易、进行健康检查等。计划任务非常灵活,可以在登录时、特定事件触发时运行,甚至可以手动运行。它能够执行可执行文件,也可以启动脚本,为自动化提供了无限可能。

由于计划任务用途广泛,使用 Windows 服务器扫描脚本对其进行扫描十分重要。这有助于识别那些仅在触发或预定时间运行的进程,还能找出用于运行这些计划任务的备用用户账户。因此,了解计划任务的执行内容、调用方式以及指定运行任务的账户是很有必要的。

2. 获取计划任务

可以使用 get-scheduledtask cmdlet 来检索系统上的计划任务列表。该 cmdlet 会显示计划任务的名称、任务路径和当前状态,还可以返回其他属性,如作者、日期、描述、版本和文档等。

要检索并统计系统上的计划任务,可以使用以下命令:

get-scheduledtask 
(get-scheduledtask).count

操作步骤如下:
1. 调用 get-scheduledtask cmdlet,系统会显示一长串计划任务。
2. 执行 get-scheduledtask cmdlet 并使用 .count 方法,示例中系统返回了 165 个计划任务。

3. 创建计划任务

创建计划任务

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
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