网站集不能匿名访问了,求指教

huakaihualuo0216 2015-09-28 03:43:04
开启了匿名的网站集,不能匿名访问了,只要一打开,就弹开登录框。下面的子网站开启的匿名没有问题,就网站集这一层,里面的内容都需要登录了。
之前曾出现过,通知不能匿名访问,后来通过将“受限用户权限锁定模式”关闭解决的。可是这次不知道是什么原因引起的,就是都不匿名了,就指教。
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huakaihualuo0216 2015-12-14
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最后还是重新安排了。
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1.清空一下IE缓存,关闭IE,然后重新登录一下Root Site试试。
2.看看site collection的site permission的Anonymous scope是否选择the whole site
3.验证一下你是针对哪个zone设置的Anonymous access,需要用设置Anonymous access的zone的URL访问site collection的URL才能实现匿名访问。
huakaihualuo0216 2015-10-08
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引用 4 楼 linyustar 的回复:
看看是页面库的权限,看看母版页、页面布局、样式、图片,是不是都签入并且发布了,如果不登陆是白页还是部分不显示,都可以参考的。。多试试。。
还是没有找到原因,为什么子网站匿名正常呢?
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試試用F12工具, HTTPwatch, 或是Fiddler 等工具去分析一下哪一層被擋. 可能只要根網站有一幅圖片有問題說不定
段传涛 2015-10-06
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如果匿名已经开启了, 就是权限问题。 例如iis的权限 加上everyone
Justin-Liu 2015-09-29
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审查最近做的修改
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引用 楼主 xqx8213 的回复:
开启了匿名的网站集,不能匿名访问了,只要一打开,就弹开登录框。下面的子网站开启的匿名没有问题,就网站集这一层,里面的内容都需要登录了。 之前曾出现过,通知不能匿名访问,后来通过将“受限用户权限锁定模式”关闭解决的。可是这次不知道是什么原因引起的,就是都不匿名了,就指教。
是不是本來可以匿名訪問, 有一天突然就不行了? 查一下网站集这一层的權限有沒有被改過, 或是「頁面」有被改過
霖雨 版主 2015-09-29
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看看是页面库的权限,看看母版页、页面布局、样式、图片,是不是都签入并且发布了,如果不登陆是白页还是部分不显示,都可以参考的。。多试试。。
huakaihualuo0216 2015-09-29
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引用 1 楼 legendgod 的回复:
[quote=引用 楼主 xqx8213 的回复:] 开启了匿名的网站集,不能匿名访问了,只要一打开,就弹开登录框。下面的子网站开启的匿名没有问题,就网站集这一层,里面的内容都需要登录了。 之前曾出现过,通知不能匿名访问,后来通过将“受限用户权限锁定模式”关闭解决的。可是这次不知道是什么原因引起的,就是都不匿名了,就指教。
是不是本來可以匿名訪問, 有一天突然就不行了? 查一下网站集这一层的權限有沒有被改過, 或是「頁面」有被改過[/quote] 是这样的,可是现在找不到原因了。
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...

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