SPF和SharePoint Server的区别

本文探讨了SPF(SharePoint Foundation)与SharePoint Server的主要区别。SPF适合基本的协作需求,而SharePoint Server增加了高级功能,如企业级搜索、商业智能支持和个人网站功能。此外,SharePoint Server还提供了发布网站的能力。

SPF和SharePoint Server的区别

之前提到过,SharePoint Server是SPF的一个扩展。SharePoint Server的网站有一些SPF没有的功能,并且支持所有SPF的功能。

SPF网站对于协作网站表现得很好。一个网站赋予一群人上传下载文档、使用讨论版、指派任务、分享事件、使用工作流等能力。然而,SPF作为一个组织的门户平台或者是搜索解决方案,他不具备足够的功能。

SharePoint Server提供了额外的功能,它将SPF提升到一个能为组织提供企业级搜索的平台(从组织的一个包含所有网站的位置,以及存储在其他位置的文档和外部系统)。它还具有存储用户详述并作为搜索源的功能,它使员工有自己的个人站点,他们可以在那里存储文档(替代了存储在本地计算机的方式)。

SharePoint Server有许多功能和商业智能和商业流程、表单相关联。

最后,SharePoint Server有一个发布功能,它让网站管理员可以创建发布网站。发布网站很容易创作页面、文档,并用工作流发布它们。举个例子,对于想要使用审批流发布公司新闻或者是建设一个所有的页面都需要经过一个特定的审批过程的互联网网站的大公司而言,这是非常重要的。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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