XP局域网内共享不了文件

图解WinXP局域网共享设置步骤 注:图解XP局域网共享设置步骤2013年01月03日星期四 第一章:共享的前提工作 1.更改不同的计算机名,设置相同的工作组! 2.我的电脑右键-管理-计算机管理-系统工具-本地用户和组-用户:更改管理员用户名!(注:若用户不需更改,保持默认用户名,则可跳过此项) 3.手动设置IP,将ip设置在同一个网段,子网掩码和DNS解析相同!(注:若用户是自动获得ip地址上网的,则可跳过此项 阅读详情

首先,这里不考虑物理联接和其它问题,只谈及策略问题。此外,请安装相应的协议并正确的设置IP地址,同时尽量把计算机设置在一个工作组内且具有相同网段的IP地址。
其次,网上对于出现的问题描述较多,这里不再累述。当共享和访问出现问题时请考虑以下的步骤:
1.检查guest账户是否开启
XP默认情况下不开启guest账户,因此些为了其他人能浏览你的计算机,请启用guest账户。同时,为了安全请为guest设置密码或相应的权限。当然,也可以为每一台机器设置一个用户名和密码以便计算机之间的互相访问。
2.检查是否拒绝Guest用户从网络访问本机
当你开启了guest账户却还是根本不能访问时,请检查设置是否为拒绝guest从网络访问计算机,因为XP默认是不允许guest从网络登录的,所以即使开了guest也一样不能访问。在开启了系统Guest用户的情况下解除对Guest账号的限制,点击“开始→运行”,在“运行”对话框中输入“GPEDIT.MSC”,打开组策略编辑器,依次选择“计算机配置→Windows设置→安全设置→本地策略→用户权利指派”,双击“拒绝从网络访问这台计算机”策略,删除里面的“GUEST”账号。这样其他用户就能够用Guest账号通过网络访问使用Windows XP系统的计算机了。
3.改网络访问模式
XP默认是把从网络登录的所有用户都按来宾账户处理的,因此即使管理员从网络登录也只具有来宾的权限,若遇到不能访问的情况,请尝试更改网络的访问模式。打开组策略编辑器,依次选择“计算机配置→Windows设置→安全设置→本地策略→安全选项”,双击“网络访问:本地账号的共享和安全模式”策略,将默认设置“仅来宾—本地用户以来宾身份验证”,更改为“经典:本地用户以自己的身份验证”。
这样即使不开启guest,你也可以通过输入本地的账户和密码来登录你要访问的计算机,本地的账户和密码为你要访问的计算机内已经的账户和密码。若访问网络时需要账户和密码,可以通过输入你要访问的计算机内已经的账户和密码来登录。
若不对访问模式进行更改,也许你连输入用户名和密码都办不到,//computername/guest为灰色不可用。即使密码为空,在不开启guest的情况下,你也不可能点确定登录。改成经典模式,最低限度可以达到像2000里没有开启guest账户情况时一样,可以输入用户名和密码来登录你要进入的计算机。也许你还会遇到一种特殊的情况,请看接下来的。
4.一个值得注意的问题
我们可能还会遇到另外一个问题,即当用户的口令为空时,即使你做了上述的所有的更改还是不能进行登录,访问还是会被拒绝。这是因为,在系统“安全选项”中有“账户:使用空白密码的本地账户只允许进行控制台登录”策略默认是启用的,根据Windows XP安全策略中拒绝优先的原则,密码为空的用户通过网络访问使用Windows XP的计算机时便会被禁止。我们只要将这个策略停用即可解决问题。在安全选项中,找到“使用空白密码的本地账户只允许进行控制台登录”项,停用就可以,否则即使开了guest并改成经典模式还是不能登录。经过以上的更改基本就可以访问了,你可以尝试选择一种适合你的方法。下面在再补充点其它可能会遇到的问题。
5.网络邻居不能看到计算机
可能经常不能在网络邻居中看到你要访问的计算机,除非你知道计算机的名字或者IP地址,通过搜索或者直接输入//computername或//IP。请按下面的操作解决:启动“计算机浏览器”服务。“计算机浏览器服务”在网络上维护一个计算机更新列表,并将此列表提供给指定为浏览器的计算机。如果停止了此服务,则既不更新也不维护该列表。
137/UDP--NetBIOS名称服务器,网络基本输入/输出系统(NetBIOS)名称服务器(NBNS)协议是TCP/IP上的NetBIOS(NetBT)协议族的一部分,它在基于NetBIOS名称访问的网络上提供主机名和地址映射方法。
138/UDP--NetBIOS数据报,NetBIOS数据报是TCP/IP上的NetBIOS(NetBT)协议族的一部分,它用于网络登录和浏览。
139/TCP--NetBIOS会话服务,NetBIOS会话服务是TCP/IP上的NetBIOS(NetBT)协议族的一部分,它用于服务器消息块(SMB)、文件共享和打印。请设置防火墙开启相应的端口。一般只要在防火墙中允许文件夹和打印机共享服务就可以了。
6.关于共享模式
对共享XP默认只给予来宾权限或选择允许用户更改“我的文件”。Windows 2000操作系统中用户在设置文件夹的共享属性时操作非常简便,只需用鼠标右击该文件夹并选择属性,就可以看到共享设置标签。而在Windows XP系统设置文件夹共享时则比较复杂,用户无法通过上述操作看到共享设置标签。具体的修改方法如下:打开“我的电脑”中的“工具”,选择“文件夹属性”,调出“查看”标签,在“高级设置”部分滚动至最底部将“简单文件共享(推荐)”前面的选择取消,另外如果选项栏里还有“Mickey Mouse”项也将其选择取消。这样修改后用户就可以象使用Windows 2000一样对文件夹属性进行方便修改了。
7.关于用网络邻居访问不响应或者反应慢的问题
在WinXP和Win2000中浏览网上邻居时系统默认会延迟30秒,Windows将使用这段时间去搜寻远程计算机是否有指定的计划任务(甚至有可能到Internet中搜寻)。如果搜寻时网络时没有反应便会陷入无限制的等待,那么10多分钟的延迟甚至报错就不足为奇了。下面是具体的解决方法。
A.关掉WinXP的计划任务服务(Task Scheduler)
可以到“控制面板/管理工具/服务”中打开“Task Scheduler”的属性对话框,单击“停止”按钮停止该项服务,再将启动类型设为“手动”,这样下次启动时便不会自动启动该项服务了。
B.删除注册表中的两个子键
到注册表中找到主键“HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftWindowsCurrentVersionExplorerRemoteComputerNameSpace”
删除下面的两个子健:和。
其中,第一个子健决定网上邻居是否要搜索网上的打印机(甚至要到Internet中去搜寻),如果网络中没有共享的打印机便可删除此键。第二个子健则决定是否需要查找指定的计划任务,这是网上邻居很慢的罪魁祸首,必须将此子健删除。
总结
不能访问主要是由于XP默认不开启guest,而且即使开了guest,XP默认是不允许guest从网络访问计算机的。还有就是那个值得注意的问题。相信一些不考虑安全的地方或是电脑公司给人做系统密码都是空的,但这样是不允许登录的。只要试过以上的方法,相信是不会再有问题的。

 

8、本地的workstation、clipbook、network dde、network dde dsdm服务一定要启动

 

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以下转自电脑爱好者俱乐部,经本人试验,很实用! 
问局域网内winXP的访问问题,现将个人的一点经验总结如下: 
一、启用guest来宾帐户; 




二、控制面板→管理工具→本地安全策略→本地策略→用户权利指派里,
“从网络访问此计算机”中加入guest帐户,而“拒绝从网络访问这台计算机”中删除guest帐户; 




三、我的电脑→工具→文件夹选项→查看→去掉“使用简单文件共享(推荐)”前的勾; 




四、设置共享文件夹; 



五、控制面板→管理工具→本地安全策略→本地策略→安全选项里,把“网络访问:本地帐户的共享和安全模式”
设为“仅来宾-本地用户以来宾的身份验证”(可选,此项设置可去除访问时要求输入密码的对话框,也可视情况设为
“经典-本地用户以自己的身份验证”); 




六、右击“我的电脑”→“属性”→“计算机名”,该选项卡中有没有出现你的局域网工作组名称,如“work”等。
然后单击“网络 ID”按钮,开始“网络标识向导”:单击“下一步”,选择“本机是商业网络的一部分,
用它连接到其他工作着的计算机”;单击“下一步”,选择“公司使用没有域的网络”;单击“下一步”按钮,
然后输入你的局域网的工作组名,如“work”,再次单击“下一步”按钮,最后单击“完成”按钮完成设置。 





一般经过以上步骤,基本可以解决。如果不行,再往下看: 

七、检查本地连接是否被禁用,右击“本地连接”→“启用”; 
八、关闭网络防火墙; 
九、检查是否启用了域,是否加入了该域并检查域设置; 
十、检查是否关闭了server服务; 






十一、检查本地连接IP、子网掩码、网关及DNS设置是否有误; 





十二、“本地连接”→属性→常规,检查是否安装了“Microsoft网络文件和打印机共享”、“Microsoft网络客户端”
以及TCP/IP协议; 





十三、某些局域网游戏和软件须安装NetBEUI协议。而且网上有文章说,在小型局域网中,
微软在WinXP中只支持的TCP/IP协议和NWLink IPX/SPX/NetBIOS兼容协议表现不尽如人意,在小型局域网(拥有200台左右电脑的网络)中NetBEUI是占用内存最少、速度最快的一种协议。 
安装方法: 
①放入Windows XP安装光盘,到“valueaddMsft et etbeui”目录下将Netnbf.inf复制C:/Windows/INF中; 
②将Nbf.sys复制到C:/Windows/System32/Drivers中; 
③开始→控制面板→网上邻居”→“网络连接”→“本地连接”(就是你目前使用中的局域网连接)上按右键→“属性”→“常规”→“安装”→“通讯协议”→→“添加”,
此时就可以看到“NetBEUI Protocol”这一项(此项原来是没有的),选取NetBEUI之后,按确定就OK了。 

十四、作为网络浏览服务器的电脑由于病毒、配置低运行慢以及死机等原因导致网络上的计算机列表得不到更新,使得某些机器有时候在网上邻居中找不到。 
解决办法:最简单的办法是重启各种网络设备和电脑,或者关闭个别有上述问题的电脑上的网络浏览服务器功能,方法如下: 
win2000/XP下禁用Computer Browser服务 






win98设置如下图: 





十五、给系统打上补丁。WinXP访问网上邻居的速度较慢,这是WinXP的一个Bug,当我们打开网上邻居时,操作系统首先会从计划任务中进行查找,因此就大大影响了访问的速度,除非您已经安装了SP1补丁才不会存在这个问题。 
可以手工解决这一问题。从注册表中找到“/HKEY_LOCAL_MACHINE/ 
SOFTWARE/Microsoft/Windows/CurrentVersion/Explorer/RemoteComputer/NameSpace”,这里有一个名为“{D6277990-4C6A-11CF-8D87-00AA0060F5BF}”的子键,该子键指向“计划任务(Scheduled Tasks)”,将它直接删除即可。 

十六、先卸载网卡驱动,重启再重装; 

十七、硬件问题,检查网卡、网线、集线器、路由器等,在检查之前,最好先重启一下网络设备(集线器、交换机、路由器)看能否解决; 

十八、病毒(木马)原因。升级病毒库安全模式下全盘杀毒。 



我再给你补充一点,没有权限是因为你没把EVERONE的权限加进去,或者不是用ADMINISTRATOR或GUEST用户登陆的! 


参考资料:http://zhidao.baidu.com/question/21667030.html?fr=qrl3

 

 

A Super-Resolution Imaging Method for Forward-Looking Scanning Radar Based on Improved TV论文阅读 具体而言,作者提出了一种改进的总变差(Improved Total Variation, ITV)方法,通过引入。论文旨在解决前视扫描雷达(Forward-Looking Scanning Radar)超分辨率成像中传统。(Batch Processing),以增强图像边缘特征的保留能力,并提升计算效率。论文的核心创新点在于对传统TV正则化的邻域梯度计算进行扩展,提出。ITV剖面(图3d)在噪声下仍保持矩形边缘,仅存。​(公式10):实现稀疏约束。),抑制远端单元贡献。(幅度远低于目标)。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

xp局域网内共享设置

xp局域网内共享文件夹的设置要点及问题备忘 首先,必须确保每台计算机都连上了路由器或者交换机。并关闭防火墙。并网络连接安装了NWLink IPX/SPX/NETBOTS协议这是一切的基础。 1.点开网络邻居,点击查看工作组计算机,常时间无响应,并弹出“无权限访问计算机组”? 答:每台电脑的 “网络邻居”里点击左边的“设置家庭或小型工作组”,一路next,选择通过网关连接,设置好工作组,重启。

Do What U Like~ 4210

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

xp局域网共享设置终解

引用:http://hi.baidu.com/wring5/blog/item/fe6d8aa2da8acea9caefd03a.html 一 关闭局域网共享1、不允许SAM帐户和共享的匿名枚举(系统默认是允许的).组策略-计算机配置-Windows 设置-安全设置-本地安全策略-安全选项-网络访问:不允许SAM帐户和共享的匿名枚举.设置为 已启用说明:利用ipc$通道可以建立空连接,匿名

J2EE 3048

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xp 不能共享文件1.点击:控制面板——性能和维护——管理工具——本地安全策略2. 点击左边本地策略——安全选项,找到“网络访问: 不允许 SAM 帐户和共享的匿名枚举”,双击此项,选择“已禁用”3.按步骤2依次找到:4.在左边找到:用户权利指派,点击后,在右边找到:5. 按步骤依次打开:控制面板——性能和维护——管理工具——计算机管理——本地用户和组——用户,双击双边Guest,去掉“帐户已停用...

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Devillyd
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