服务设置

服务相关命令

开启服务命令

Net/sc

Net 用于开启没有被禁用的、启动模式为手动的服务

Sc 可以开启被禁用的服务

 

sc 可以删除服务

启动/关闭服务

Net start 服务名

Net stop 服务名

 

删除服务

sc delete 服务名

 

Sc命令

修改启动模式

Sc config 服务名 start=[空格]demand //手动

Sc config 服务名 start=[空格]auto //自动

Sc config 服务名 start=[空格]disabled//禁用

 

Sc start 服务名

Sc stop 服务名

Sc delete 服务名

 

sc 添加服务

sc create serviceName [参数]

sc create serviceName binPath= "path" DisplayName= "displayName" .   

可用参数:

DOS服务设置命令

start=  demand|boot|system|auto|disabled|delayed-auto //启动类型

binPath 可执行文件路径

 depend 依存关系(以 ‘/’分割

displayName 显示名称

 

apache:"D:\apache2.2\bin\httpd.exe" -k runservice

mysql:"D:/Program Files/mysql/MySQL Server 5.6/bin\mysqld" --defaults-file="D:\Data\mysql\my.ini" MySQL

 

 

 

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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