服务器收集系统清单,Windows Server 2012 R2 - 错误:服务器管理器正在收集清单数据。该向导将提供数据收集完成...

本文主要是介绍服务器收集系统清单,Windows Server 2012 R2 - 错误:服务器管理器正在收集清单数据。该向导将提供数据收集完成...,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Server Manager is collecting inventory data. The wizard will be available after data collection finishes.

S0YyG.jpg

后,我点击确定按钮什么也没有发生,所以我尽量打开所有服务器列表,请参阅以下错误:

Refresh failed. More...

Configuration refresh failed with the following error. the account specified for this service is different from the account specified for other services running in the same process.

WL56V.jpg

谷歌搜索导致了以下的解决方案,不工作和/或不适用于Windows Server 2012和服务器管理器:

建议我也试图通过Powershell安装Windows功能,我得到了完全相同的错误:

Powershell的:获取WindowsFeature

错误:

Get-WindowsFeature : The account specified for this service is different from the account specified for other services

running in the same process.

At line:1 char:1

+ Get-WindowsFeature

+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~

+ CategoryInfo : DeviceError: (Microsoft.Manag...rDetailsHandle):CimException) [Get-WindowsFeature], Exce

ption

+ FullyQualifiedErrorId : UnSupportedTargetDevice,Microsoft.Windows.ServerManager.Commands.GetWindowsFeatureComman

d

有没有人有一个工作解决这个问题?

2016-03-29

Valtinho

这篇关于服务器收集系统清单,Windows Server 2012 R2 - 错误:服务器管理器正在收集清单数据。该向导将提供数据收集完成...的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/192932

相关文章

JS常用组件收集

收集了一些平时遇到的前端比较优秀的组件,方便以后开发的时候查找!!! 函数工具: Lodash 页面固定: stickUp、jQuery.Pin 轮播: unslider、swiper 开关: switch 复选框: icheck 气泡: grumble 隐藏元素: Headroom

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

服务器集群同步时间手记

1.时间服务器配置(必须root用户) (1)检查ntp是否安装 [root@node1 桌面]# rpm -qa|grep ntpntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarchntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64 (2)修改ntp配置文件 [r

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo