1. 客户端提示“102错误”或者“意外错误，请与管理员联系” 解决方法:在确定Office2003已经安装SP3补丁以后请安装KB978551补丁 下载...用户已经打开了一些office的文档，这些文档与应用了RMS的文档有冲突。 解决方...

请问一个如果将一条记录插入到两条记录的中间？如果将记录移动？

总是提示需要验证证书层级，解决办法下载：Rights Management Services (RMS) Administration Toolkit for Service Pack 1 (SP1) 参考地址：http://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=1672 ...

当第一次安装RMS（用于Office的权限管理）时，会弹出安装不能成功的提示。 解决方法把WINDOWS目录设置为只读就可以安装上了。

Outlook附带邮件权限无法打开====问题描述 客户反应公司员工出现了一个奇怪的问题，有一个用户收到的多封带有RMS加密后的邮件都无法正常打开，邮件正文只能通过Web界面查看，这样很费劲，而且附件都不会显示，根本就...

问题:　我是否应该使用均方根(rms)功率单位来详细说明或描述与我的信号、系统或器件相关的交流功率？　答案:　这取决于您如何定义rms功率。　如果您不想计算交流功率波形的rms值，那么得出的结果可能没有实际意义。...

最近在测试AD RMS,遇到如下错误,在网上G 了很久终于解决. 解决方式如下:1. 在防火墙上放行3268 port或干脆关闭防火墙2. 帐号必须要Mail地址,哪怕不需要mail,也要增加Mail地址 报错讯息: Active Directory Rights...

为了学习，今日一大早就安装R包，其中遇到两个老大难的问题，安装一直报错，换各种方式都不行：R版本、CRAN、install.packages、BiocManager::install都试了，还是不，决问题。找遍网络，谢谢前辈的分享。1.rms包...

最近在与同事蒋校长交流时，发现一个有趣的问题：我们认为完全相同的公式得到的信号在计算窄带RMS值或OA值时，却存在明显的差异。如果你想用Testlab计算某三个数的平方和的平方根，可能你会随手用以下两个公式之一来...

Q：我是否应该使用均方根(rms)功率单位来详细说明或描述与我的信号、系统或器件相关的交流功率？A：这取决于您如何定义rms功率。如果您不想计算交流功率波形的...这个问题的答案很明确[1]，大家对此没有任何异议。...

错误类型1： Microsoft Word --------------------------- 尝试联系 Active Directory Rights Management Services 服务器时出错。请稍后重试，或者与管理员联系。 --------------------------- ...

好文章当然要分享啦~如果您喜欢这篇文章，请联系后台添加白名单，欢迎转载哟~Q：我是否应该使用均方根(rms)功率单位来详细说明或描述与我的信号、系统或器件相关的交流功率？A：这取决于您如何定义rms功率。如果您不...

博客目录 一、AD RMS是什么？ 1、AD RMS简介 2、AD RMS群集概述 3、AD RMS客户端介绍 ...3、问题分析： 4、案例实施： 一、AD RMS是什么？ 1、AD RMS简介 RMS（Rights Management Services，权限管...

博客目录 一、AD RMS是什么？ 1、AD RMS简介 2、AD RMS群集概述 3、AD RMS客户端介绍 4、AD RMS环境为什么...3、问题分析： 4、案例实施： 一、AD RMS是什么？ 1、AD RMS简介 RMS（Rights Management Services...

现有的环境中，计划起两台RMS虚机做群集，因此需要再起一台SQL服务器作为两台RMS服务器的数据库，而无法使用windows内置的数据库。这边由于架构相对简单，因此使用单台SQL服务器作为数据支撑。由于RMS服务器添加的...

1.RMS调度简介 任务按单调速率优先级分配（RMPA）的调度算法，称为单调速率调度（RMS）。RMPA是指任务的优先级按任务周期T来分配。它根据任务的执行周期的长短来决定调度优先级，那些具有小的执行周期的任务具有较...

此文章是转载：转载地址 https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/hh831554(v=ws.11).aspxWindows Server 2012 中 AD RMS 的新增功能AD RMS 是可提供一些采用了行业安全技术... 本主题中介绍的新增 AD RMS 功能包

话不多说，直接上代码解析，改代码是基于stm32f407，算法已测试无问题 首先就是ADC的配置，不多说，这里使用了6个通道，触发方式是定时器触发。 static void ADCInit_ADC(void) { ADC_CommonInitTypeDef ADC_...

1.AD RMS 安装 AD RMS 过程如下，我是安装在域控服务器上。。 安装ADRMS的用户必须隶属于本地组Administrators与域组EnterpriseAdmins，而当我们当前使用的域Administrators默认就隶属于这两个组。如果要利用...

下面为三种RMS加密邮件无法开启的操作步骤 1.清理RMS Cache 如果之前都能打开RMS加密邮件或文档，突然之间无法开启，请先尝试执行附件中的脚本。 2.对于Office2003使用者，无法开启加密邮件或文档，请先将Office...

需要检测相对功率水平的RF系统用户可以选择三种主要类型的检测器IC，通常称为RMS，日志和峰值类型。这些不同的探测器提供响应时间，峰值与RMS值的灵敏度，动态范围和的不同组合，引用一些关键规范。每种类型都使用...

在完成了前面一系列的准备工作后，RMS部署的工作相应的变得非常轻松。其实准确的说，前面两篇文章并不算是准备，而是非常重要必须的步骤。在开始部署RMS角色之前，我们先确认一下IP地址是否已经正确设置。打开网络和...

目前能够提供高质量合格LED芯片的主要还是几个国际知名公司如PHILIP，OSRAM和CREE等少数厂家，一般而言LED芯片很少有出现重大质量问题，现在市场上质量低劣的LED照明产品很大一部分在驱动电源上。鉴于LED驱动电源的...

电工学习网：www.diangon.com技术驱动未来，关注电工学习网官方微信公众号“电工电气学习”，收获更多经验知识。交流电对于广大的地球村上的人们来说并不陌生，它的最大好处就是能够实现远距离的特高压电路的输送。...

先提一个问题：使用信号发生器输出同一个脉冲方波信号，在示波器上采用直流耦合方式和交流耦合方式，在示波器上得出的RMS值是不一样的，存在很大的差异，为何？ RMS是什么 RMS即真有效值，是对交流信号幅度的...

Active Directory 权限管理服务 (AD RMS) 是一种信息保护技术，它与支持 AD RMS 的应用程序协同工作，以防止在未经授权的情况下使用数字信息（无论是联机和脱机，还是在防火墙内外）。AD RMS 适用于需要保护敏感信息...

1. 批量归一化(Batch Normalization)：为了让数据在训练过程中保持同一分布，在每一个隐藏层进行批量归一化。对于每一个batch，计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入激活函数之前，先对计算结果进行批量...

RTEMS是以线程为基本调度单位的，调度算法基于优先级的抢占式线程调度，支持256个线程优先级。当然RTEMS值hi创建同等优先级线程，相同优先级的线程采用时间片轮转调度。调度器寻找下一个最高优先级就绪线程的时间是o...

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。