未能从程序集“Microsoft.SqlServer.Smo, Version=9.0.242.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=89845dcd8080cc91”中加载类型“Microsoft.SqlServer.Ma

yuhun2005 2008-07-11 11:35:07

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未能从程序集“Microsoft.SqlServer.Smo, Version=9.0.242.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=89845dcd8080cc91”中加载类型“Microsoft.SqlServer.Management.Smo.Agent.JobBaseCollection”。 (SqlManagerUI)

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zhoulinli915 2012-05-16

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要是给渔就非常感谢，要是渔就有问题，那还是免开尊口，因为不够份儿

zhoulinli915 2012-05-16

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什么都好使，就是定义全文索引时报这样的错，微软也找了，没有相关的解释，可能是有答案丹我没找到，请高手帮吗，ms-sql 2005,不要说重做系统，或重装ms-sql2005,现在是想办法修复。

zhanggaoke2007 2010-06-24

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dsd

张散 2010-01-22

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ddd

yuhun2005 2008-07-11

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谢谢！！

hery2002 2008-07-11

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Assembly坏了.
找一个来重新注册一下试试,
如果还是不行,只有重装,

hery2002 2008-07-11

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Assembly坏了.
找一个来重新注册一下试试,
如果还是不行,只有重装,

$SMOserver = New-Object ('Microsoft.SqlServer.Management.Smo.Server')

我的博客上有详细解说这个算法的实现，用java代码实现，以及每个公式的解说。网址：http://blog.csdn.net/techq/archive/2011/02/01/6171688.aspx

以通俗简介的方式，从浅入深介绍SVM原理和代码流程让你从此不再惧怕SVM 视频部分： 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软间隔介绍13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较22_SVM之回归方式SVR23_SVM代码之SVR解决回归问题24_SVM之SMO思想引入25_SVM之SMO案列讲解代码部分:资料部分：

支持向量机源码，可在 www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 下载到最新版本，该版本是 2013年4月更新的，3.17 版。压缩包里面有源代码和文档。以下摘自前述网站： Introduction LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM). It supports multi-class classification. Since version 2.8, it implements an SMO-type algorithm proposed in this paper: R.-E. Fan, P.-H. Chen, and C.-J. Lin. Working set selection using second order information for training SVM. Journal of Machine Learning Research 6, 1889-1918, 2005. You can also find a pseudo code there. (how to cite LIBSVM) Our goal is to help users from other fields to easily use SVM as a tool. LIBSVM provides a simple interface where users can easily link it with their own programs. Main features of LIBSVM include Different SVM formulations Efficient multi-class classification Cross validation for model selection Probability estimates Various kernels (including precomputed kernel matrix) Weighted SVM for unbalanced data Both C++ and Java sources GUI demonstrating SVM classification and regression Python, R, MATLAB, Perl, Ruby, Weka, Common LISP, CLISP, Haskell, OCaml, LabVIEW, and PHP interfaces. C# .NET code and CUDA extension is available. It's also included in some data mining environments: RapidMiner, PCP, and LIONsolver. Automatic model selection which can generate contour of cross valiation accuracy.

未能加载文件或程序集“Microsoft.SqlServer.Sqm, Version=10.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=89845dcd8080cc91”或它的某一个依赖项。系统找不到指定的文件。 (SqlMgmt) 找到这个文件 Microsoft.SqlServer.Sqm.dll 在 C:/Program Files/Micr

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