8、深入探究 Windows 系统磁盘统计信息获取与处理

深入探究 Windows 系统磁盘统计信息获取与处理

1. 磁盘统计信息的重要性及获取概述

在对 Windows 系统进行评估时,磁盘统计信息是一个关键部分。无论是进行容量规划还是计划更换服务器,评估磁盘的完整配置都极为重要。借助 PowerShell,我们能够收集物理磁盘布局、逻辑磁盘布局以及连接到系统的可移动设备的相关信息。这有助于识别 USB 授权密钥设备,或者用于备份系统的外部硬盘。

以下是本章将探讨的主要内容:
- 检索物理和逻辑磁盘信息
- 确定连接到系统的磁盘类型
- 将磁盘字节值转换为兆字节和千兆字节
- 动态确定磁盘的计量单位
- 创建一个磁盘信息脚本,用于查询系统上的磁盘,转换磁盘大小和可用空间,计算计量单位,并识别驱动器类型

为了获得最佳效果,建议使用具有多个磁盘的系统,也可以插入外部硬盘或 USB 驱动器来模拟额外的存储设备。

2. 检索物理和逻辑磁盘信息
2.1 获取物理磁盘信息

可以使用 get-disk 命令来获取系统上物理磁盘的相关信息,该命令会返回磁盘编号、友好名称、序列号、健康状态、操作状态、总大小和分区样式等信息。如果想了解 get-disk 命令所有可用的属性,可以执行 get-disk | get-member 命令。

示例代码:

get-disk
2.2 获取逻辑磁盘信息
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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