42、SharePoint开发与管理全解析

SharePoint开发与管理全解析

1. 基础设置与权限管理

1.1 系统设置

在SharePoint系统中,有众多基础设置项。比如邮件设置(Mail Settings),可对邮件相关的参数进行配置;日志设置方面,能设定日志的过期期限(Logs, setting expiration period),以管理日志数据量。同时,还能对服务器的健康状况进行监控(Monitoring server health),确保系统稳定运行。

在路径管理上,可指定托管路径(Managed Path command)。对于网站集,可进行添加、配置、删除、锁定等操作(Locking site collections等),还能设置网站集的默认配额(Quotas for default site collections)。在网站设置中,有各种系统管理选项,如区域设置(Regional Settings)、RSS设置(RSS Settings)、搜索离线可用性设置(Search Offline Availability setting)等。

1.2 权限管理

权限管理是SharePoint的重要部分。存在多种权限级别,如管理警报权限级别(Manage Alerts permission level)、管理列表权限级别(Manage Lists permission level)等。对于列表权限,有贡献级别(Contribute level)、完全控制级别(Full Control level)、读取级别(Read level)等。

权限设置不仅涉及列表,还包括网站应用程序(web applications)和网页部件(web parts)

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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