解决win2003右键没有共享和安全问题

解决2003局域网共享访问需要密码/右键没有 共享和安全 选项 的原因

 

解决2003局域网共享访问需要密码/右键没有 共享和安全 选项 的原因

 

 

1.首先确定系统 server 服务正常开启

2.在文件夹选项内设置为 使用简单文件共享

3.在共享文件夹的安全选项内是否添加 guest 用户

4.控制面板→管理工具→本地安全策略→安全选项

   →网络访问→本地帐户的共享和安全模式→仅来宾—本地用户以来宾身份验证

   →帐户→来宾帐户状态→已启用

右键没有 共享和安全 选项 的原因

首先检查:

1.是否administrator身份登录

2.运行services.msc,检查server,workstation是否启动

3.本地连接属性,看“文件打印机共享”的服务是否安装

如果以上均正常,仍然看不到共享选项。

那么只有这样了:

控制面板- 管理工具 - 计算机管理 - 共享文件夹,双击“共享”,看到目录为空。右键点“新文件共享”,即可选择你要共享的文件夹。选择完后,会发现鼠标右键菜单多出了“共享”选项

为什么有的系统右键菜单有“共享”而有的没有?

因为windows系统默认会共享一个隐藏的IPC$,某些右键菜单有“共享”的系统,进入计算机管理 - 共享文件夹,双击“共享”,一定能看到已经共享了一个IPC$。如果删掉它,你会发现右键菜单里的“共享”消失了。

某些系统的右键菜单里之所以没有“共享”,可能是用某些优化工具禁用了IPC$共享。进入计算机管理 - 共享文件夹,双击“共享”,任意新建一个共享文件夹。你会发现右键菜单里的“共享”又回来了

 

4:应该是关闭了系统服务中的"Server"服务和"Computer Browser"服务,要将它们重新开启`步骤是--"我的电脑"--"右键"--"管理"--"服务和应用程序"--"服务"--在右边对话框中找到"Server"服务和"Computer Browser"服务,双击它并将"启动类型"改为自动

5:最重要得一点一定要重启计算机.

 

 

 

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用技术四大架构的内容关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级专业级价值流,细化业务能力、流程对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦服务化的设计原则,以提高灵活性响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理应用开发,确保数据的一致性应用的高效性;③为技术选型系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解实践,重点关注各架构模块之间的关联协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
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