principal

ASP.NET Windows用户认证

windows用户帐号 二、IIS和ASP.NET的web.config设置 一、这段代码可以取出当前windows用户的帐号， string strUser; System.Security.Principal.WindowsIdentity
·2015-10-21 11:32

ADHelper C#域用户操作

System.DirectoryServices; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Security.Principal
·2015-10-21 11:13

bft安装log(3)

2.在运行simple/server时出现"Could not find my principal",于是在Node
·2015-10-21 11:52

软件工程教学博客 (备份)

我叫邹欣,  是微软亚洲研究院 创新工程中心 首席研发主管 (Principal Development Manager).  我和同事们一起把研究成果转化为商业软件产品和服务。
·2015-10-21 11:40

PCA学习啦

   在图形识别方面,主成分分析(Principal Comonents Analysis,PCA)算是比较快速而且又准确的方式之一,它可以对抗图形平移旋转的事件发生,并且藉由主要特征
·2015-10-21 11:12

FluorineFX的验证(Authentication)与授权(Authorization)

Authorization)指的是经过上面的过程之后给予用户访问特定资源的权限；说明白一点，验证就是知道"你是谁"，而授权则是"让你可以做什么" .NET为实现这两个过程提供了Principal
·2015-10-21 11:07

删除用户出现的错误

drop user u1 出现如下错误： Msg 15136, Level 16, State 1, Line 1 The database principal is set as the execution
·2015-10-21 10:31

impersonate c#

using   System; using  System.Security.Principal; using  System.Runtime.InteropServices
·2015-10-21 10:31

SQL Server Security Understanding.

任何securable只能由唯一个owner，这个owner可以做对其做任何事，只有owner可以在SSMS中看到该对象；   一个principal(user/role)即使不是某个
·2015-10-21 10:01

SSB – Activation Execution Context

[storedprocedure_name] running on queue [QUEUE_NAME] output the following:  'The server principal
·2015-10-21 10:10

Failed to resolve base type System.Security.Principal.GenericIdentity for type System.Net.HttpListen

FailedtoresolvebasetypeSystem.Security.Principal.GenericIdentityfortypeSystem.Net.HttpListenFailedrunning
cp790621656·2015-10-14 21:00

shrio教程初级（一）权限管理基础（必学）

principal：身份信息
yangchangyong0·2015-10-12 09:00

主成分分析（Principal components analysis）-最小平方误差解释

 接上篇3.2最小平方误差理论         假设有这样的二维样本点（红色点），回顾我们前面探讨的是求一条直线，使得样本点投影到直线上的点的方差最大。本质是求直线，那么度量直线求的好不好，不仅仅只有方差最大化的方法。再回想我们最开始学习的线性回归等，目的也是求一个线性函数使得直线能够最佳拟合样本点，那么我们能不能认为最佳的直线就是回归后的直线呢？回归时我们的最小二乘法度量的是样本点到直线的坐标轴
东方神剑·2015-10-03 22:00

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

1.问题    真实的训练数据总是存在各种各样的问题：    1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。    2、拿到一个数学系的本科生期末成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是成绩。我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第二项与第一项强相关，第三项和第二项也是强相关。
东方神剑·2015-10-03 21:00

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

原文章地址：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html主成分分析（Principalcomponentsanalysis）-最大方差解释    在这一篇之前的内容是《FactorAnalysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点
Hareric·2015-10-03 19:00

shiro 身份验证

Principal：身份，主体识别的属性，可以是任何东西，即用户名，邮箱等等，确立唯一性。
userrefister·2015-09-29 15:00

PCA主成分分析

    好久没更新博客了，今天想写一下我对主成分分析（Principal components analysis）的理解。
qrlhl·2015-09-19 16:00

Principal Components Analysis

以前对PCA算法有过一段时间的研究，但没整理成文章，最近项目又打算用到PCA算法，故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉，不是权威，更不能尽信，只是本人的一点体会。主成分分析（PCA）是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法，它的本质实际上是K-L变换。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维，我们知
langb2014·2015-09-15 09:00

Cannot set a credential for principal 'sa'. (Microsoft SQL Server，错误: 15535)

在SQLSERVER2008上上禁用sa登录时，遇到下面错误：“Cannotsetacredentialforprincipal'sa'.(MicrosoftSQLServer，错误:15535)”官方文档https://support.microsoft.com/zh-cn/kb/956177分析了原因以及解决方案。出现原因如果在登录属性-sa对话框的常规选项卡上未选中映射到凭据复选框，将出现此
潇湘隐者·2015-08-27 10:00

Unable to determine the principal end of an association between the types '***

MVC中数据库表如果是一对一的主键关系时要加[Required]不然会出错UnabletodeterminetheprincipalendofanassociationbetweenthetypesUnabletodeterminetheprincipalendofanassociationbetweenthetypes'***.Theprincipalendofthisassociationmu
随智阔·2015-08-18 15:00

PCA－Principal Components Analysis数学原理

转载请注明出处：blog.csdn.net/yobobobo MotivationPCA的作用是什么我们为什么要用PCADefinitionPCA是啥Relatedknowledge要预备的知识MainProcess处理流程Why为什么特征值这么神奇详细线型变换最近自学的重点是特征工程，首当其冲的当然是PCA，可是看了好几篇国内搜索靠前的博客大部分都是做法而不是原理，为什么协方差矩阵的特征值最大就
yobobobo·2015-08-16 22:00

降维算法（1）：Principal Component Analysis（PCA）

降维原理：降维就是采用某种映射方法，将高维空间的数据点映射到低维空间中。降维本质：学习一种映射函数f：x->y，x为高维空间的数据点的表达式，而y为低维空间的数据点的表达式，x的维度P），那么我们应该如何选择P个基才能达到最优，才能最大程度保持原有信息。（这个就必须保证投影后的投影值尽可能分散）【4】方差（二维降到一维，可以使用方差即可）标准差协方差（这个主要用于高维降维）方差：各个数据与平均数之
HappyShineSun·2015-08-02 13:25

PCA(principal component analysis)主成分分析法

《Aggregatinglocaldescriptorsintoacompactimagerepresentation》论文笔记在论文中，提取到VLAD特征后，要对特征向量进行PCA降维，就是用一个大小为D’*D的矩阵M，对VLAD特征向量x做变换，降维后的vector是x’=Mx，x’的大小是D’维。矩阵M是由原样本的协方差矩阵的D’个特征向量构成。为什么M要是特征向量的矩阵呢？根据PRML中的
happyer88·2015-07-25 22:00

CAS 客户端与一般Web项目集成

的问题这里就基本问分析一下 1）由于CAS-Server 登录后客户端会记入自动session中（部署WebApp-Server）      所以我们只需要获取对应的Principal
mianhuaman·2015-07-04 16:00

mysql下通过shell脚本插入数据

character set utf8;建表CREATE TABLE `dic` (   `id` int(22) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',   `principal
xoyabc·2015-06-06 14:16

@RequestParam

@RequestParam注解主要有哪些参数： public String other(Locale locale, Principal principal) public String requestparam1
流浪鱼·2015-06-01 15:00

Flask principal 权限管理组件

Flask,     g,     redirect,     render_template,     request,     session,     url_for) from flask_principal
吐槽的达达仔·2015-05-21 13:00

SQL批量修改字段值

SQL关联查询&修改字段，正确范例如下：--批量修改报告单位名称&更新时间 --tt和tp两表关联查询，将符合条件的tt表中的principal字段更新到tp表的ruperson字段 merge into
jiyanle·2015-05-07 16:48

SQL批量修改字段值

SQL关联查询&修改字段，正确范例如下：--批量修改报告单位名称&更新时间--tt和tp两表关联查询，将符合条件的tt表中的principal字段更新到tp表的ruperson字段merge into 
GeeYL·2015-05-07 16:48

主成分分析（principal components analysis, PCA）——无监督学习

降维的两种方式:(1)特征选择(featureselection)，通过变量选择来缩减维数。（2）特征提取（featureextraction）,通过线性或非线性变换（投影）来生成缩减集（复合变量）。主成分分析（PCA）：降维。将多个变量通过线性变换（线性相加）以选出较少个数重要变量。力求信息损失最少的原则。主成分：就是线性系数，即投影方向。通常情况下，变量之间是有一定的相关关系的，即信息有一定的
weixin_30790841·2015-04-26 21:00

主成分分析（principal components analysis, PCA）——无监督学习

降维的两种方式:(1)特征选择(featureselection)，通过变量选择来缩减维数。（2）特征提取（featureextraction）,通过线性或非线性变换（投影）来生成缩减集（复合变量）。主成分分析（PCA）：降维。将多个变量通过线性变换（线性相加）以选出较少个数重要变量。力求信息损失最少的原则。主成分：就是线性系数，即投影方向。通常情况下，变量之间是有一定的相关关系的，即信息有一定的
fuleying·2015-04-26 21:00

[置顶] shiro认证

二、名词解释：   principal：身份（主体的标识属性），如：用户名、手机号、邮箱等（唯一）。   credentials：凭证（只有主体知道的安全值），如密码/数字证书等。 三、认证过程 
hanxuemin12345·2015-04-22 14:00

kerberos 配置

在Kerberos系统中，客户端和服务端都有一个唯一的名字，叫做Principal。
糖糖_·2015-04-21 15:54

R Programming week1-Reading Data

Reading Data There are a few principal functions reading data into R.
·2015-04-16 21:00

有参数有返回值的函数

include  void printline(char ch, int len); float value(float p, float r, int n); main() {     float principal
努力喵·2015-04-16 20:00

有参数无返回值函数

include  void printline(char c); /* propotypes */ void value(float, float, int); main() {     float principal
努力喵·2015-04-16 01:00

getUserPrincipal() 这个方法到底是做什么用的?

我有更好的答案分享到：按默认排序|按时间排序0条回答2013-07-1122:03热心网友最快回答返回一个java.security.Principal对象，该对象包含当
javaPie·2015-04-07 09:52

微软职位内部推荐-Principal Development Lead

微软近期Open的职位: Job Title: Principal Development Lead Work Location: Suzhou, China This is a once in a
·2015-03-26 22:00

微软职位内部推荐-Principal Development Lead

微软近期Open的职位: Job Title: Principal Development Lead - Sharepoint Work Location: Suzhou, China SharePoint
·2015-03-03 22:00

微软职位内部推荐-Senior Development Lead

微软近期Open的职位: Group: Search Technology Center Asia (STCA)/Spartan team Title: Principal/Senior Development
·2015-03-01 14:00

微软职位内部推荐-Principal Software Eng Mgr

微软近期Open的职位: Job Title:   Principal Software Eng Mgr Work Location: Shanghai, China Job Description
·2015-02-28 02:00

微软职位内部推荐-Principal DEV Manager for Bing Client

微软近期Open的职位: Title: Principal DEV Manager for Bing Client Group: Search Technology Center Asia, Bing
·2015-02-15 02:00

微软职位内部推荐-Principal Development Lead

微软近期Open的职位: Job Title: Principal Development Lead - Sharepoint Work Location: Suzhou, China SharePoint
·2015-01-30 02:00

微软职位内部推荐-Principal Development Lead

微软近期Open的职位: Job Title: Principal Development Lead Work Location: Suzhou, China This is a once in a
·2015-01-27 14:00

今天在CSDN看懂这个帖子，也是我的困惑，记录一下（过了三十的码农，你选择的是哪个，说出你的想法）

http://bbs.csdn.net/topics/390944177   1、继续开发生涯，做资深码农，从senior、team lead、tech lead到principal
·2015-01-25 19:00

微软职位内部推荐-Principal Development Lead - SharePoint

微软近期Open的职位: SharePoint is a multi-billion dollar enterprise business that has grown from an on-premises product that IT admins love into a core part of the Office 365 service today. Over the last se
·2015-01-18 13:00

变量和表达式

1principal=1000#本金 2rate=0.05#利率 3numyears=5#期数 4year=1#初始化值 5whileyear<=numyears: 6principal=principal
loveyuu·2015-01-14 19:00

斯坦福大学公开课 ：机器学习课程（Andrew Ng）——13、无监督学习：Principal Component Analysis (PCA)

1）问题起源2）主成分分析PrincipalComponentAnalysis(PCA)   2.0）主成分分析理论基础——最大方差理论   2.1）主成分分析预处理   2.2）主成分分析举例说明3）总结和讨论1）问题起源   真实的训练数据总是存在各种各样的问题：   1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一
mmc2015·2015-01-06 15:00

微软职位内部推荐-Senior Development Lead

微软近期Open的职位: Group: Search Technology Center Asia (STCA)/Spartan team Title: Principal/Senior Development
·2014-12-30 11:00

斯坦福大学机器学习——主成份分析（Principal Components Analysis）

因子分析是基于概率模型的基础上，利用EM算法的迭代，对参数进行估计。主成份分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）仅仅通过的线性变幻，用少数几个主分量来近似的表示所有的变量，以达到降低维度的目的。一、 规范化（normalize）规范化的目的是将不同尺度的数据化为同一尺度。规范化的步骤如下：（1）令；（2）将所有替换为；（3）令；（4）将所有替换为。其中，步骤（1）和
linkin1005·2014-12-26 14:00
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