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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 - 来自专栏音视频技术
VP9编码器客观及主观质量优化
10%，并且大幅提高了其在电影等视频内容下的主观压缩质量。 和SSIM为Metric，提高它的客观加速性能10%；第二个目标是对包括电影在内的高清的视频在输入条件下，我们去提高它的主观压缩质量。 第二大部分主要讲主观压缩质量，它的主要运用场景就像我们刚刚讲的对高清视频（比如电影这些）输入材料。 当前块的运动向量和预测的运动向量之间的差异通常转化为关联权值代价。两个因素一起加权，这也可以反映其RD成本在最终行动的率失真。 当然我们这些客观指标优化更多的是为了下一步，也就是提高我们主观的压缩质量。我们在主观压缩质量方面主要讨论了一些在电影场景下和高清视频场景下的算法。
1.2K73发布于 2020-09-22 - 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。 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 2.在Solr中使用Sentry进行赋权操作时，和Hive中一样，需要使用对应的系统用户登陆Kerberos来完成授权，普通用户是无法进行操作的。 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: [zk: 192.168.0.72:2181,192.168.0.73:2181,192.168.0.74:2181(CONNECTED) 4] ls /hbase/acl [@test_user] 9.
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. 9.再次使用fayson用户登录Hue查看collection2的数据。 ? ?
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。 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 - 来自专栏互联网大杂烩
评价模型数据挖掘之评价模型
(2)如果评价指标个数过多（一般超过9个），利用层次分析法所得到的权重就有一定的偏差，继而组合评价模型的结果就不再可靠。 可以根据评价对象的实际情况和特点，利用一定的方法，将各原始指标分层和归类，使得每层各类中的指标数少于9个。 改进方法： (1)采用组合赋权法：根据客观赋权法和主观赋权法综合而得权系数。 (2)结合TOPSIS法：不仅关注序列与正理想序列的关联度，而且关注序列与负理想序列的关联度，依据公式计算最后的关联度。 其评价过程大量运用了人的主观判断，由于各因素权重的确定带有一定的主观性，因此，总的来说，模糊综合评判是一种基于主观信息的综合评价方法。 应用范围： 广泛地应用于经济管理等领域。 改进方法： (1)采用组合赋权法：根据客观赋权法和主观赋权法综合而得权系数。
3.3K31发布于 2018-08-22 - 来自专栏AI智韵
YoloV9改进策略：BackBone改进|Swin Transformer赋能YoloV9，性能跃升的新篇章
近期，我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV9目标检测模型中，通过替换其原有的主干网络，实现了检测性能的显著提升，为YoloV9系列模型注入了新的活力 这一特性在替换YoloV9的主干网络后，使得模型在复杂场景下的特征表示能力得到质的飞跃，进而提高了检测的准确率和鲁棒性。 这一改进使得YoloV9在检测不同大小物体时更加游刃有余，特别是对于小目标和遮挡目标的检测效果有了显著提升。 增强的鲁棒性：面对光照变化、遮挡、视角变化等挑战，改进后的YoloV9展现出更强的适应性和稳定性，确保了在不同环境下的可靠检测。 本次将Swin Transformer融入YoloV9的改进尝试，不仅是对传统目标检测模型的一次大胆革新，更是对深度学习技术在实际应用中潜力的一次深刻挖掘。
80210编辑于 2024-10-22
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