47、深入探索 Active Directory 管理:PowerShell 实战指南

深入探索 Active Directory 管理:PowerShell 实战指南

1. 前期准备与模块选择

在处理 Active Directory 相关任务时,若可以使用 Active Directory 模块,可先导入该模块并使用其命令。起步阶段, Get-Command Get-Help 是两个关键步骤。除了命令自带的帮助信息,MSDN 也提供了基于任务的详细介绍。

若无法使用 Active Directory 模块,PowerShell 提供了通过 [adsi] [adsisearcher] 内置类型快捷方式与 Active Directory 进行流畅集成的方法,下面将详细介绍这些快捷方式在常见 Active Directory 任务中的使用。

2. 本地安装测试 Active Directory 脚本
2.1 问题描述

想要在本地安装环境中测试 Active Directory 脚本。

2.2 解决方案

为了在本地系统上测试脚本,需要安装 Active Directory Lightweight Directory Services (AD LDS) 及其示例配置。

2.3 详细步骤
  • 验证先决条件
    • 若要在较新的服务器操作系统上测试 AD LDS,可通过可选组件管理器启用它。
    • 若要在客户端操作系统
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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