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- 来自专栏主观赋权法
G1序关系法：简单高效的主观赋权法
1.G1法的基本原理与核心思想G1序关系法的诞生源于对传统主观赋权方法的改进需求。 值得注意的是，G1法虽然操作简便，但其本质仍是一种主观赋权方法，权重结果依赖于专家的经验和判断。 4.G1法的优势、局限与应用建议作为一种简便高效的主观赋权方法，G1法在管理研究和实践中得到了广泛应用。 4.2G1法的应用局限尽管G1法具有诸多优势，但我们在应用时也需清醒认识其潜在局限：主观性较强：与所有主观赋权方法一样，G1法的权重结果依赖于专家的主观判断。 4.3G1法在学术论文中的应用建议基于G1法的特点和局限，以下是在学术论文中应用G1法的一些实用建议：1.与其他方法结合使用（1）与客观赋权法结合将G1法（主观赋权）与熵权法、CRITIC法等客观赋权方法结合
43310编辑于 2026-02-23 - 来自专栏Hadoop实操
如何使用Sentry为Solr赋权
本文Fayson主要是介绍如何使用Sentry给Solr的collection进行赋权。 内容概述： 1.Solr与Sentry的集成赋权介绍 2.启用Solr的Sentry赋权 3.创建collection以及导入样例数据 4.Solr的collection赋权测试 5.总结 测试环境： 而主要介绍基于collection的赋权。 ---- 1.首先如果要启用Solr的Sentry赋权，Solr服务必须启用Kerberos认证，所以请确保你的CDH集群已经启用了Kerberos。 5.Solr的collection赋权测试 ---- 1.首先我们创建一个admin角色，并赋予所有权限，并对应到solr用户组。
1.5K20发布于 2018-07-12 - 来自专栏Hadoop实操
如何使用Sentry为Kafka赋权
前两天Fayson也介绍过如何使用Sentry给Solr的collection进行赋权，参考《如何使用Sentry为Solr赋权》。 内容概述： 1.Kafka与Sentry的集成赋权介绍 2.启用Kafka的Sentry赋权 3.Kafka的赋权测试 4.总结 测试环境： 1.CM5.14.3/CDH5.14.2 2.CDK2.2.0 2.1.可授权的资源 ---- 在Kafka集群中，可以赋权的东东我们称作资源（resources）或者实体（entities ），一旦启用Kafka的Sentry后，对这些资源或者实体进行操作，都需要对用户组进行赋权 执行成功，说明赋权testTopic的写入权限成功。 6.在给Topic的赋权read，即消费Topic的时候，client.properties必须带上参数group.id，然后这个group.id的值必须也同样赋权，如： kafka-sentry -gpr
4.3K40发布于 2018-07-12 - 来自专栏从ORACLE起航，领略精彩的IT技术。
Sybase 数据库新增用户，赋权
Sybase数据库， 需求：新增用户user1，赋予对原数据库中表t_jingyu的查询权限 数据库原用户登陆 isql -U用户 -P密码 -S服务名 sp_addlogin 'user1','user1_pwd' go sp_adduser 'user1' go grant select on t_jingyu to user1 go isql -Uuser1 -Puser1_pwd -SSYBASEDB select count(1) from wrnop.dbo.t_jingyu go 或者可以省
2.2K10编辑于 2022-05-06 - 来自专栏Greenplum
Greenplum删除集群中赋权的用户
1、撤销用户在数据库上的权限 -- 移除数据库的权限 revoke all on database databasename from username; databasename ：数据库的名字 username : 角色的名字 2、撤销用户在schema上的权限 -- 移除schema的权限 revoke all on schema schema1,schema2 from username; schema1,schema2 : schema的集合，以逗号分开 username
1.5K80发布于 2019-11-12 - 来自专栏Greenplum
Greenplum删除集群中赋权的用户
目录 1、撤销用户在数据库上的权限 2、撤销用户在schema上的权限 3、撤销用户在table上的权限 4、撤销用户在function上的权限 5、删除角色 1、撤销用户在数据库上的权限 -- 移除数据库的权限 revoke all on database databasename from username; databasename ：数据库的名字 username : 角色的名字 2、撤销用户在schema上的权限 -- 移除schema的权限 revoke all on sc
1.4K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏全栈程序员必看
客观赋权法——变异系数法
一、变异系数法的概念 变异系数法是根据统计学方法计算得出系统各指标变化程度的方法，是一种客观赋权法。 根据各评价指标当前值与目标值的变异程度来对各指标进行赋权，当各指标现有值与目标值差距较大时，说明该指标较难实现目标值，应该赋予较大的权重，反之则应该赋予较小的权重。
2.7K30编辑于 2022-08-11 - 来自专栏资讯类翻译专栏
锻炼生产力赋权劳动力
《电子商务时报》采访了生产力专家，以获取他们对有助于组织和个人提高效率的应用程序，平台和技术的看法。
84110发布于 2021-01-28 - 来自专栏Hadoop实操
0703-6.2.0-使用Sentry为Solr进行赋权
要注意的是，启用Sentry对Solr进行权限控制前需要先启用Kerberos，本文档将介绍如何使用Sentry对Solr进行赋权。 在Solr中使用Sentry来赋权，与其他组件一致，是将权限赋予角色，然后将角色授予相应的用户组，让用户组下的用户能够执行相应的权限，下面在Sentry中以命令行的方式对Solr进行赋权。 3.1 对Solr进行赋权的前置准备 1.准备好测试文件，一个10行数据的csv文件 ? 2.准备好创建Collection所需要的schema.xml配置文件，对每个字段进行一一对应的配置 <? 至此，Collection创建成功，csv数据文件也导入成功，下面用Sentry对Solr进行赋权 3.2 使用Sentry对Solr进行赋权 先创建一个admin角色，并赋予所有权限，然后将admin 3.在Solr中启用Sentry之前，需要先将Kerberos启动，然后一起与Solr进行集成，这样Sentry才能在Solr中正常的赋权。
1.3K10发布于 2019-09-25 - 来自专栏开源部署
HBase无法给用户赋权的解决方案
HBase无法给用户赋权，并报错。 问题背景描述： 测试环境，hdfs被format过。很多基于hdfs的环境都受到了影响。hbase也受到了影响。 但是hbase在master启动的过程中，只要hdfs上有/hbase目录 建表之后，在赋权的时候，发现有错误 hbase(main):001:0> user_permission User Namespace 确实看到，前面准备赋权，却失败的信息，记录在znode的acl路径下 hbase zkcli [zk: 192.168.0.72:2181,192.168.0.73:2181,192.168.0.74: -dev2, livy, kafka10, kafka10-dev, dubbo, eos, alert_leader, election, DP, hadoop-ha, zookeeper, leader [zk: 192.168.0.72:2181,192.168.0.73:2181,192.168.0.74:2181(CONNECTED) 8] [hbase@testserver ~]$ exit 10
1.5K20编辑于 2022-08-16 - 来自专栏Hadoop实操
如何在Hue中使用Sentry为Solr赋权
的赋权进行操作并测试。 我们知道在Hive/Impala中使用Sentry时，既可以通过命令行建立相关角色并赋权，也可以在Hue中进行相关操作。 对于Solr的赋权其实也是一样的，CDH同时支持在Hue中与命令行操作赋权，本文Fayson主要介绍如何在Hue中使用Sentry为Solr赋权。 内容概述： 1.启用Solr的Sentry赋权 2.其他前置准备 3.在Hue中创建collection以及导入样例数据 4.Hue中对Solr的collection赋权测试 5.总结 测试环境： 1. ---- 1.首先如果要启用Solr的Sentry赋权，Solr服务必须启用Kerberos认证，所以请确保你的CDH集群已经启用了Kerberos。
1.5K30发布于 2018-07-12 - 来自专栏全栈程序员必看
oracle 用户赋权_oracle数据库创建只读用户
为user1赋权： grant connect, resource to user1; 撤销对user1赋予的权限： revoke connect, resource from user; 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
2.8K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏写代码和思考
MySQL学习笔记(8) 创建用户和赋权，备份与恢复，日志
2.创建用户和赋权 创建用户 CREATE USER 'zyf'@'%' identified by 'zyf'; CREATE USER 关键字用于建立一个用户 @ 符号前面是用户名，后面是主机名。
79930发布于 2021-06-29 - 来自专栏安全的矛与盾
windows10内核态提权方法汇总
前言 近期由于某些项目的原因，突然激发了我对windows内核提权原理的兴趣。 于是就想研究一下，在拿到一个内核态任意代码执行漏洞后，到底有多少种方法常用的方法还能在windows 10上成功提权，针对这些不同的提权方法到底有没有一个比较通用的拦截方案？ 上成功提权的方法，并写出相对应的shellcode。 方法一：Token窃取 token窃取是windows内核提权最常用的办法，其核心的原理是用system进程中的token替换当前漏洞利用进程的token，实现身份伪造。 使用windbg修改提权 首先先获取system进程的EPROCESS地址： 0: kd> !
2.2K30编辑于 2023-02-27 - 来自专栏CDA数据分析师
干货 | 怎样用数据分析找对象？
常用的权重确定方法有两类 主观赋权法 客观赋权法 主观赋权法 主观赋权法没有统一的标准，简单的说就是找一堆人过来凭感觉瞎猜，来，跟我一起念：ping gan jue xia cai~~~~，这里只介绍砖家调查法 但是他的想法是对的，主观赋权法的问题在于客观性较差，如果李富帅的基友们审美有问题，那坑你没商量！为了让李富帅闭嘴，我们再试试客观赋权法。 客观赋权法 客观赋权法是与主观赋权法相对而言的，是根据指标的原始数据，通过数学或者统计方法处理后获得权重，常见的有主成分分析、因子分析、相关、回归等。 大湿的解释： 主观赋权法是由人的主观经验或者感受得来 客观赋权法通过对原始数据的处理得来的，变异程度较大的指标有更高的权重，本例中由于美女之间头发长度相差最大，所以头发长度有最高的权重 大湿的回答： 如果各个指标间存在明显的人为喜好 、业务经验上显然某指标更重要等，用主观赋权法更加合适、简便。
1.2K80发布于 2018-02-13 - 来自专栏Hadoop实操
使用命令行创建collection时Sentry给Solr赋权的问题
： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.故障描述 ---- Fayson在前面的文章介绍过《如何使用Sentry为Solr赋权 》，但当时Fayson是在Hue中创建的collection，如果我们采用先创建schema的xml文件，然后通过命令行创建Solr的collection，使用Sentry赋权后，会出现权限不生效的情况 我们依旧以《如何使用Sentry为Solr赋权》里的测试样例数据为例子，参考Hue中创建collection的方式来定义一个schema文件。 2.collection创建以及导入数据 ---- 1.首先准备一个8个字段的csv文件，一共10行，使用逗号分隔，用来导入Solr并实现全文索引。 ? 这是通过Sentry对该collection的赋权才能生效。 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。
1.8K30发布于 2018-07-12 - 来自专栏源懒由码
python 基于熵值法进行综合评价
对各指标赋权的合理与否，直接关系到分析的结论。确定权重系数的方法很多，归纳起来分为两类：即主观赋权法和客观赋权法。 主观赋权法是由评价人员根据各项指标的重要性而认为赋权的一种方法，充分反应专家的经验，目前，使用较多的是专家咨询法、层次分析法、循环打分法等。 客观赋权法是从实际数据出发，利用指标值所反应的客观信息确定权重的一种方法，如熵值法、银子分析法、主成分分析、均方差法、相关系数法等。本文主要介绍熵值法进行综合评价，并使用Python进行实现。 1.赋权方法介绍 熵最早是一个物理热力学概念，是指在一定条件下对无序或随机变量计算不能做功的一种热能单位。 ，统计学届还在探讨，居中的方法就是，使用主观赋权和客观赋权相互应征。
2.5K60发布于 2021-05-27 - 来自专栏ThoughtWorks
智能赋权——技术引领的新一轮颠覆性浪潮｜商业洞见
[摘要] 在技术引导的新一轮颠覆性浪潮中，各大企业正运用智能赋权来进行战略布局。智能赋权能够结合运用最优化、人工智能和机器学习等数据和技术，用机器智能增强人类智能。 了解智能赋权的前景和现状，根据企业自身的数据策略，利用智能赋权来实现企业转型，是未来发展的趋势。 ? 技术正在引领世界进入新一轮颠覆性浪潮。 智能赋权开启了新的篇章，通过运用包括优化（Optimization）、人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）在内的数据技术，用机器智能增强人类智能 这只是一些例子，却足以表明一场智能赋权的时代变革正在进行。 那么，问题来了：如何利用智能赋权，来驱动你的企业变革？ 前景 智能赋权的大部分技术并非新生事物。 在后数字时代，智能赋权则将翻开崭新的一页。为了避免犯同样的错误，我们还是要回顾下历史，了解以前的技术创新是如何运用于企业中的。 技术变革的历史一瞥 ?
87260发布于 2018-04-17 - 来自专栏NLP/KG
永别Win10频繁更新！ 轻松掌握电脑控制权，拒绝Win10强制更新！
二、在组策略里关闭Win10自动更新相关服务 1、同时按下Win + R 组合快捷键打开运行命令操作框，然后输入“gpedit.msc”，点击确定，。 将其设置为“已禁用”并点击下方的“应用”然后“确定”， 4、之后还需要再找到“删除使用所有Windows更新功能的访问权限”，选择已启用，完成设置后，点击“应用”“确定” 三、禁用任务计划里边的Win10 （我这里边只有一个任务，你的电脑里可能会有2个或者更多，全部禁用就行了） 四、在注册表中关闭Win10自动更新 1、同时按下 Win + R 组合快捷键，打开运行对话框，然后输入命名 regedit，然后点击下方的 继续在右侧找到“FailureActions”键，右键点击修改该键的二进制数据，将“0010”、“0018”行的左起第5个数值由原来的“01”改为“00”，完成后，点击下方的“确定”即可 至此彻底关闭win10
1.9K10编辑于 2024-07-25 - 来自专栏数据森麟
聊聊数据分析的权重思维：找女票身材 > 相貌 > 涵养？
实际分析工作和生活中，经常会遇到各种权重问题： 想计算一个销售综合增速得分，那2019年增速和2020年增速分别赋权多少合适？ 拿文章开头“想计算一个销售综合增速得分，2019年增速和2020年增速分别赋权多少合适？”的问题来说。 不要什么都这么主观！ 高级分析：上次类似的业务场景，我们给19年的增速赋权是0.3，20年增速赋权0.7，我觉得业务场景没有发生本质变化，可以沿用。 业务：有点道理，也许可以凑合着用。 权值因子判表法 权值因子判表法，也是属于主观赋权法的一种。 和艺术确定法相比，这种方法在专家意见、多方权衡和相对量化几个方面有一定的优势，结论可信度也更强。 看来权值因子判表法，在专家选择上，非常重要！”软饭硬吃的小A愤愤不平。 变异系数法 讲了两个常见的主观赋权法，再聊聊客观赋权法中，比较常见和易于理解的变异系数法。
61530发布于 2021-03-09
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