SQL Server 2005修改身份验证模式

mumu_xi 2013-12-06 07:41:39
本人之前在安装SQL Server 2005时在数据库引擎设置为“Windows 身份验证模式”或“SQL Server 和 Windows 混合身份验证模式”。选错为“Windows身份验证模式”,现在应该如何改成“SQL Server 和 Windows 混合身份验证模式”呢?网上的解答几乎都是如下:

但是怎么在安全页面就找不到“服务器身份验证”呢?

在线等呀,大侠求解救
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Cloud_Hero 2013-12-07
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你的问题可以说是幼稚、可笑。 官方操作说明写得很明确:SQL Server Management Studio。是要你打开这个工具,然后查看服务器的“属性”。而你只是查看了SQL Server Management Studio的属性。 http://bbs.51cto.com/thread-1076436-1.html
唐诗三百首 2013-12-06
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不是在这个[安全]选项卡里设置的喔. 启动SQL Server Management Studio-->用windows验证连接SQL实例, 然后实例-->右键-->属性-->安全-->验证模式修改为"SQL Server与Windows验证模式".
mumu_xi 2013-12-06
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引用 3 楼 yupeigu 的回复:
[quote=引用 2 楼 mumu_xi 的回复:] [quote=引用 1 楼 yupeigu 的回复:] 这个虽然是2008的,但是和2005是一样修改的,你可以看看 如何更改SQL Server2008身份验证模式: http://www.2cto.com/database/201207/141855.html
但是没办法链接怎么打开对象资源管理器呀[/quote] qq号给我,我加你,帮你看看[/quote] 1801645649,谢啦
LongRui888 2013-12-06
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引用 2 楼 mumu_xi 的回复:
[quote=引用 1 楼 yupeigu 的回复:] 这个虽然是2008的,但是和2005是一样修改的,你可以看看 如何更改SQL Server2008身份验证模式: http://www.2cto.com/database/201207/141855.html
但是没办法链接怎么打开对象资源管理器呀[/quote] qq号给我,我加你,帮你看看
mumu_xi 2013-12-06
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引用 1 楼 yupeigu 的回复:
这个虽然是2008的,但是和2005是一样修改的,你可以看看 如何更改SQL Server2008身份验证模式: http://www.2cto.com/database/201207/141855.html
但是没办法链接怎么打开对象资源管理器呀
LongRui888 2013-12-06
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这个虽然是2008的,但是和2005是一样修改的,你可以看看 如何更改SQL Server2008身份验证模式: http://www.2cto.com/database/201207/141855.html
内容概要:本文档是一份针对全国大学生电子设计竞赛(NUEDC)的“保姆级”实战指导手册,系统涵盖赛题解析与方案库、模块化代码与电路实现、以及测试报告范例三大核心部分。手册深入剖析了电赛七大赛题类别及其命题规律,强调“基本要求+发挥部分”的结构特点、指标逐年收紧趋势及测量与控制复合型题目的增加。通过数控直流电流源和频率特性测试仪两个典型案例,展示了从系统方案设计、关键器件选型到软硬件实现的完整路径。同时,提供了基于STM32 HAL库的ADC采样、PWM生成、OLED显示、无线通信等常用模块的详细电路原理与驱动代码,并辅以测试报告范例和评分标准解析,帮助参赛者规范撰写高质量设计报告。; 适合人群:参加全国大学生电子设计竞赛的本科生及指导教师,尤其适合有一定单片机和电路基础、希望在短时间内高效备赛并提升获奖概率的团队。; 使用场景及目标:①帮助参赛者快速掌握电赛命题规律与主流技术方案,精准应对电源类、控制类、仪器仪表类等高频赛题;②提供可复用的模块化代码与电路设计,加速硬件搭建与软件开发进程;③指导撰写符合评审标准的设计报告,强化误差分析与测试数据呈现,提升综合得分。; 阅读建议:建议按照“赛题分析→方案设计→模块实现→报告撰写”的流程顺序阅读,重点学习典型案例的整体设计思路与关键器件选型依据。对于代码与电路部分,应在实际开发板上动手验证,结合示波器、逻辑分析仪等工具进行调试。撰写报告时,务必参考文中测试表格与误差分析模板,确保数据完整、分析定量,避免因报告不规范而失分。;
内容概要:本文提出了一种基于局部质心的无监督图像分割方法,适用于2D和3D图像,通过Matlab代码实现。该方法不依赖标注数据,利用图像内部的局部质心信息进行聚类分析,从而实现对图像关键区域或物体边界的自动提取。文中系统阐述了算法的核心原理、实现流程及其在多种图像类型上的应用表现,重点展示了其在处理复杂结构图像时所具备的高鲁棒性与分割精度,尤其适用于缺乏先验标签的实际场景。; 适合人群:具备一定图像处理理论基础和Matlab编程能力,从事计算机视觉、医学影像分析、工业检测或遥感图像研究等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①实现医学图像(如MRI、CT)中病灶区域的无监督自动分割;②应用于工业领域中三维物体表面缺陷的识别与定位;③完成遥感或生物显微图像在无标签条件下的像素级分割任务;④为后续高级视觉任务(如目标识别、行为追踪)提供高质量的前期特征支持; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解局部质心计算机制与聚类分割过程,尝试在不同模态图像上调整参数以优化分割效果,并可将其与K-means、Mean Shift等经典算法进行对比实验,全面掌握该方法的优势与适用边界。

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