schtasks创建计划任务到server03和08上提示不支持此请求

832570 2016-12-22 07:23:22

命令如下，有哪位大神知道原因么

SCHTASKS /Create /S 149.0.13.8 /U administrator /P 1 /tn sssd /sc once /tr d:\1.bat /st 10:47:00

换成查询服务器计划任务列表也报错

SCHTASKS /query /s 149.0.13.8 /u administrator /p 1

也提示不支持此请求

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832570 2016-12-22

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忘说了，是远程通过cmd创建

磁盘空间不足是Windows系统最常见的性能瓶颈之一，尤其C盘频繁飘红，往往由临时文件、Windows更新缓存、浏览器缓存等系统自动生成的垃圾数据堆积所致。盲目使用网络流传的清理命令，轻则漏删，重则误删系统组件或用户数据。解决这类问题的正确路径，是理解各类可再生文件的工作机制，明确哪些目录可以安全删除，并在自动化脚本中落实白名单与留痕原则。本文从磁盘清理的基本原理出发，结合Windows运维实践，提供一份带逐行注释的BAT清理脚本源码。脚本通过提权、停服务、调用系统磁盘清理工具等方式，在保护用户数据的前提下

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[坡道(ramp)] · 训练集：275 张 · 验证集：27 张 · 测试集：0 张 · 总计：302 张该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施，涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景，真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道，以及不同尺寸、结构和安装方式的实例，充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】【模型训练配置】参数 | 值模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备【关键指标汇总】训练了 33 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372，模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期，mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401，定位精度同样偏低。【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190，精度高于召回，存在一... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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