7、ConfigMgr集合管理与WQL查询全解析

ConfigMgr集合管理与WQL查询全解析

在企业环境中,对设备和用户进行有效组织和管理是至关重要的。ConfigMgr(Configuration Manager)提供了强大的功能来实现这一目标,其中集合的使用是关键的一环。本文将深入介绍ConfigMgr中集合的构建、创建新集合的方法以及WMI查询语言(WQL)的使用。

1. ConfigMgr集合概述

ConfigMgr集合是其发现环境信息能力的重要体现。ConfigMgr通过AD发现方法或本地安装的客户端收集设备和用户的信息,并将这些信息存储在数据库中,用于构建复杂且有意义的集合。集合成员可以是用户或设备,但不能同时包含两者。在ConfigMgr 2012中,不再支持混合用户和设备的集合,以实现更严格、可靠的目标定位。

2. 集合成员的定义方式

集合成员可以通过以下四种方式定义和填充:
- 直接成员(Direct Membership) :这是最简单的集合成员定义方式,手动将一个或多个用户或设备指定为特定集合的直接成员,类似于在AD中定义安全组的成员。这种方式适用于测试和实验室环境,因为静态定义的成员易于管理。但在生产环境中不建议使用,因为其静态性导致灵活性不足,随着环境变化需要手动更新集合,容易引入错误。
- 基于查询的成员(Query) :这是最常见、最灵活、强大且有用的集合成员定义方式。ConfigMgr集合查询使用WQL直接查询数据库以获取特定信息。例如,创建一个“All Windows 10 Clients”集合,可以使用查询来查找运行Windows 10的所有系统,或者运行Windows 1

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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