sharepoint 2007 forms验证

最新推荐文章于 2025-12-10 10:56:06 发布
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#sharepoint #forms

本博客重点讨论了在使用SharePoint 2007进行Forms验证时，设置网站集管理员对于确保验证功能正常运行的必要性。通过正确的配置，可以有效解决Forms验证无法生效的问题。

 sharepoint 2007 forms验证最关键的一步是：

  要设置网站集管理员，不然forms验证不起作用

sharePoint2007 Forms 验证登陆 拒绝访问(Access Denied) 相关问题解决方案(转)
weixin_34228617的博客
04-25 196
问题有4个 1.点击登陆页面后,出现"拒绝访问"字样,并同时显示"登陆用户为***".2.点击登陆页面后,没有任何反映,还是原来页面.3.外网运行网站,提示"文件不存在".4.点击登陆页面后,验证通过,但指向了不存在页面,出现403错误. 这些问题都是Forms 验证过程中会遇到的,解决方法如下一. 检查数据库中是否存在该用户 在 aspnetdb 数据库中,看看该用户是...
sharePoint2007 Forms 验证登陆 拒绝访问(Access Denied) 相关问题解决方案
smysky的专栏
03-31 2044
问题有4个 1.点击登陆页面后,出现"拒绝访问"字样,并同时显示"登陆用户为***". 2.点击登陆页面后,没有任何反映,还是原来页面. 3.外网运行网站,提示"文件不存在". 4.点击登陆页面后,验证通过,但指向了不存在页面,出现403错误. 这些问题都是Forms 验证过程中会遇到的,解决方法如下  一. 检查数据库中是否存在该用户     在 aspnetdb 数据库中,看看该用户是
Sharepoint 2007 表单验证 (一)
dengyang9889的博客
08-31 187
郑重声明，如果您会了或者认为这就是垃圾的话，请哈哈大笑之后轻蔑的关闭此页。如果您认为有价值的，就默默的往下看吧。 打小语文就不好，表达不好，尽量上图，可能这样对我来说更直观。 Sharepoint下的几种验证。 1． Windows Identity 2． LDAP 3． Active Directory 4． Form Authentication 这里面要说明的...
sharepoint2007 FORM验证
RainyLin-SunnyLin的专栏
09-18 1409
1 生成用户数据库   在命令行下输入c:windowsmicrsoft.netframewordv2.0.50727               c:windowsmicrosft.netframewordv2.0.50727aspnet_regsql   运行命令后弹出生成数据库对话框。   点击“下一步”，选择配制数据库，“下一步”，“下一步”一直“下一步”。 2 创建添加管理帐户   打开
38、SharePoint Forms Services高级管理与配置全解析
garlic的博客
08-06 72
本文深入解析了 SharePoint Forms Services 的高级管理与配置，涵盖了表单数据搜索、高级发布、管理员部署、表单模板筛选、状态服务配置、静默处理以及日志记录等内容，为企业高效管理和使用 SharePoint 表单提供了全面指导。
SharePoint2007 配置MOSS基于AD的Forms验证
weixin_30653023的博客
12-15 95
公司上边要求使用Forms验证方式登陆到MOSS系统 于是经过研究测试成功了, 这次上边又要求用户必须为AD用户 查了很多资料 经过了一番周折 终于测试成功了,无奈网上文章转载的太多, 差错太多,特将本人亲自测试的具体步骤贴出来 与大家一起进步 有什么不对的地方 还希望多提出宝贵的意见 现在为大家公布一下本人配置的MOSS站点信息 1.AD服务器 数据库 MOSS都安装在一台服务器上 IP为:...
在SharePoint Server 2016 RC 中利用ASP.Net SQL MemberShip和Role Provider为Web Application配置Forms-based身份验证
为自己喝彩的博客
02-23 1525
博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/shelleyliu0415   概括介绍：基于Forms-based的身份验证是基于 ASP.NET Membership和Role provider 提供程序身份验证的基于Claims-Based的identity management系统，基于Forms-based authentication 根据用户在logon fo
6、Office SharePoint Server 2007：功能与基础站点搭建
oil88的博客
12-10 1
本文深入介绍了Office SharePoint Server 2007的核心功能与基础站点搭建方法。涵盖商业智能平台集成、Excel服务与报表中心构建仪表盘、基于Open XML的文档管理、Office Forms Server 2007实现浏览器表单访问、企业内容管理中的记录存储库与信息策略、单点登录（SSO）服务，以及从创建站点集到开发‘Hello World’Web部件的完整实践流程。通过详细步骤和图表，帮助开发者和企业管理者高效利用SharePoint 2007提升协作与业务管理水平。
4、Windows SharePoint Services 3.0与Office SharePoint Server 2007开发特性解析
yhn456789的博客
12-08 1
本文深入解析了Windows SharePoint Services 3.0与Office SharePoint Server 2007在开发特性方面的改进与增强。WSS 3.0在内容类型、事件处理、工作流支持、站点定义与部署机制以及安全认证等方面相比2.0版本实现了重大突破，引入了功能（Features）、解决方案（Solutions）和基于ASP.NET 2.0的认证模型，极大提升了开发灵活性与系统可维护性。而Office SharePoint Server 2007在此基础上扩展了门户、搜索、Web内
SharePoint 2007 Forms认证配置与数据库连接实现
资源摘要信息:"本文围绕 SharePoint 2007 中实现基于表单的身份验证（Form Authentication）展开，详细阐述了如何通过 ASP.NET 提供的安全机制构建用户认证系统。整个过程涵盖从用户数据库的生成、Visual Studio ...
SharePoint 2010 Forms Authentication Using Custom Membership and Role Providers
04-26
SharePoint 2010是一款强大的企业级协作平台，它提供了多种身份验证机制，其中之一是Forms Authentication（表单身份验证）。在默认情况下，SharePoint 2010支持使用ASP.NET的内置Forms Authentication，但有时根据...
精选资源
Forms7:SharePoint 的轻量级 InfoPath 替代方案
06-23
Forms7 是一个轻量级的 InfoPath 替代方案，它使用 jQuery 插件，允许用户使用基本 HTML 轻松创建 SharePoint 2007/2010/2013 的表单。 特征 Forms7 具有许多功能，可以为您的表单增加健壮性和可用性，包括： - ...
SharePoint 审核和监控工具
ITmoster的博客
08-10 1131
SharePoint采用率的提高导致企业在其SharePoint网站上托管其大部分关键数据。由于多个用户同时协作处理数据，因此确保托管信息的安全性和完整性对于 SharePoint 管理员来说至关重要。尽管 SharePoint 提供了有助于监控组件级别更改的审核日志报告，但在涉及多个 SharePoint 服务器时这些报告略显不足。
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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