1、低权限 SharePoint 构建指南

低权限 SharePoint 构建指南

低权限构建的重要性

在 SharePoint 的构建与使用过程中,采用低权限构建方式至关重要。低权限构建能够遵循微软的最佳实践建议,不仅有助于提升性能,还能在遇到各种奇怪行为时,更轻松地进行故障排查。

当使用管理账户安装 SharePoint 时,一个常见的错误是将同一账户用于所有服务。安装或设置 SharePoint 时使用的账户,可能会被错误地用于访问存储在 SQL Server 上的数据库,这个用于访问 SQL 数据库的账户就是农场账户,正常情况下它不应是本地管理员。

需要注意的是,只有在用户配置文件服务设置和配置期间,农场账户才可以是本地管理员。在安装 SharePoint 时,很容易将安装账户误用作农场账户,因为安装后的配置向导(psconfiggui.exe)会提示输入农场账户。虽然有博客和 TechNet 论坛帖子介绍了事后修改该账户的方法,但最好在安装 SharePoint 之前,就规划好一个与安装账户分开的农场账户。

一旦错误地将安装账户用作农场账户并创建了数据库,最好的纠正方法是重新进行全新构建。可以通过以下方法判断正在使用的农场是否权限过高:
1. Windows 操作系统的服务控制台 :打开服务控制台(services.msc),如果发现所有 SharePoint 服务都在一个看起来像农场账户的账户下运行(例如 2013Farm),那么很可能该农场不是低权限构建。在正常情况下,农场账户只应运行 SharePoint 计时器服务(SPTimerV4),而不应运行 SharePoint 管理服务(SPAdminV4),因为该服务执行的自动化更改需要服务器

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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