SharePoint Containment Hierarchy

I could elaborate on this image forever.  I've used this PPT smart art as an illustration in my decks recently.  The SharePoint Dummies book on the cover has a similar example.  I find it helpful to break this down to the level you're working at, but seeing it all at once can be helpful.  I use it to show what farms are, or to explain what a web app is, or to show the emphasis on the site collection as the atomic unit.

The other thing that you'll find that's interesting, is outside of SSPs which apply to SharePoint Server, Project Server, and other services and servers installed on WSS, the hierarchy is consistent.  That's very powerful.

Containment Hierarchy

aggbug.aspx?PostID=4752358
### 含义与背景 包容控制(Containment Control)通常涉及多智能体系统的协调问题,在机器人编队、无人机群组等领域有广泛应用。当提到包容控制中的错误解决方案时,可能涉及到动态规划的应用来优化决策过程[^1]。 对于包容控制中的误差修正方法,可以考虑以下几个方面: #### 动态规划的作用 动态规划是一种用于求解复杂问题的方法,通过将其分解成更简单的子问题并存储这些子问题的结果以避免重复计算。在解决多阶段决策问题时尤为有效。因此,它也可以被应用于包容控制系统中,帮助减少误差或者提高整体性能。 ```python def dynamic_programming_solution(error_state, transition_matrix): """ 使用动态规划解决问题的一个简单例子。 参数: error_state (list): 当前状态下的误差表示形式。 transition_matrix (numpy.ndarray): 转移矩阵描述不同状态下如何变化。 返回: list: 经过处理后的最优路径或策略。 """ import numpy as np n_stages = len(transition_matrix) dp_table = [[0]*len(error_state)] * n_stages # 初始化DP表 for stage in range(n_stages - 1, -1, -1): for state_index in range(len(error_state)): possible_actions = [] for action in range(len(error_state)): next_stage_value = dp_table[stage + 1][action] if stage != n_stages -1 else 0 current_cost = abs(state_index-action)**2 + next_stage_value possible_actions.append(current_cost) dp_table[stage][state_index] = min(possible_actions) optimal_path = [] # 这里仅展示概念性的实现方式 return dp_table[0],optimal_path ``` 上述代码片段展示了利用动态规划寻找最佳行动序列的一种简化模型。虽然这只是一个抽象的例子,但它体现了如何应用动态规划去最小化某些成本函数,比如由包容控制引起的误差。 #### 错误纠正机制 针对具体场景下产生的偏差,常见的做法包括但不限于调整反馈增益参数、引入预测控制器以及采用自适应算法等手段。如果存在外部干扰,则需设计鲁棒性强的补偿器;若是内部建模不准所致,则应改进数学模型使之更加贴近实际物理特性。
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