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最新推荐文章于 2022-10-19 09:32:03 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-19 09:32:03 发布 · 59 阅读 · 0 ·
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博客提及因涉及NDA，让大家查看相关图片，但未提供更多信息技术相关关键信息。
涉及到NDA,所以,大家先看看图片..hoho~~!!
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S……
45、Exchange Server 日历操作与用户模拟技术详解
e3f4g5的博客
07-14 21
本博客详细解析了在 Exchange Server 中进行日历操作与用户模拟的技术要点。内容涵盖如何通过 GetItem 操作检查约会冲突、使用 CalendarView 进行高效日历搜索，以及通过 EWS 实现用户模拟的方法。此外，还介绍了 HTMLPage 类用于构建安全的 HTML 页面，并提供了实际应用建议和未来技术发展趋势分析。适合企业级日程管理系统开发及相关技术研究参考。
浅谈Exchange混合部署（六）--使用PoweShell来迁移邮箱
weixin_44669829的博客
10-08 1758
相比于使用图形化界面，PowerShell确实麻烦了一些，但是我们可以看到一些图形化界面给不到的信息。
exchange邮件服务器无法连接,连接不到exchange服务器!
weixin_35192920的博客
07-30 2803
To create an Outlook profile to use with RPC over HTTP1. Click Start and then click Control Panel.2. In Control Panel, do one of the following tasks:• If you are using Category View, in the left pane,...
c# exchange2010 webservice发送邮件方法
48303354的博客
03-30 813
/// <summary> /// .net Mail发送邮件方法 /// </summary> /// <param name="SendMailAddress">发送邮箱地址</param> /// <param name="SendMailPassWord">发送邮箱的密码</param> /// <param name="SmtpAddress
Winserver2016安装Exchange2016总结（一堆坑）
souuppp的博客
10-19 3577
为Winserver2016安装Exchange2016邮件服务器警告：Exchange2016未找到任何激活方式，试用期为半年，无激活方式和需要长时间使用情景请忽略此教程。
Haproxy For Exchange 2016
天才小厨师杨一
01-08 2177
#--------------------------------------------------------------------- # Example configuration for a possible web application. See the # full configuration options online. # # http://haproxy.1wt.eu...
Exchange Server 2013 一步步安装图解
qq_43747015的博客
01-28 1093
Exchange Server 2013 一步步安装图解
Exchange 2013的powershell报错的解决办法
sxl_001的专栏
09-11 1446
报错信息如下：
Exchange 2000 Server安装部署与设置
09-16 1396
1．安装前的准备工作 南山（1）确保Windows 2000已升级成了域控制器，安装了Active Directory（活动目录）。假设本服务器的计算机名为"Server"，"域"被命名为"edu"，"域名"为"enanshan.com"，则本机的"Active Directory域名"为"edu.enanshan.com"（它同时也将是邮件服务器名），而"完整的计算机名"则为"server.e
C#调用PowerShell管理Exchange2010
zhpfaff的专栏
01-11 2195
Exchange2010与Exchange2007不同，除了边缘传输服务器可以使用本地命令管理程序，要使用远程命令管理程序，否则无法使用Exchange2010里的cmdlet。  using System using System.Management.Automation;   //---直接在csproj文件中添加引用 using System.Management.Automati
How to remove Exchange 2007 from a computer
徐火军博客
10-29 2782
Exchange 2007 is removed differently from earlier versions of Exchange Server. You cannot manually remove Exchange 2007 from a computer. The only supported ways to remove Exchange 2007 are to use Add
MCTS Self-Paced Training Kit (Exam 70-662)
02-18
MCTS Self-Paced Training Kit (Exam 70-662): Configuring Microsoft Exchange Server 2010 (Pro - Certification) [Paperback] Announcing an all-new SELF-PACED TRAINING KIT designed to help maximize your ...
C# 调用PowerShell 脚本文件建立Exchange2010帐户及邮箱
zhpfaff的专栏
01-12 2485
建立一个脚本文件，即可以在powershell控制台执行，也可以用C#来执行，脚本中在使用AD增加用户帐号没有问题，但在使用户邮箱启用时有问题，在powershell控制台使用需要远程连接命令，而在C#中通过管道不能执行，而屏蔽脚本中的远程连接即可执行，不明白为什么。 windows2008 r2 + exchang2010 sp2 C#代码：  RunspaceConfiguration ...
优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
【微信小程序源码】图文信息；欢迎页面，音乐控制.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
bedrock-testing-support-7.0.4.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
【微信小程序源码】物业管理.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
grpc-services-1.68.1.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
修改下面代码错误import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] from linearmodels.panel import PanelOLS # 面板数据回归 from statsmodels.stats.diagnostic import het_white # 异方差检验 # 读取Excel文件（需确保文件路径正确，若在当前目录可直接写文件名） df = pd.read_excel("turkey2.xlsx") # 将year_quarter列转换为季度周期类型（如'2018Q4'转为pandas Period对象） df['year_quarter'] = pd.to_datetime(df['year_quarter']).dt.to_period('Q') # 按国家和时间排序（确保面板数据顺序正确） df = df.sort_values(by=['country', 'year_quarter']) df['E'] = df['E'].apply(clean_exchange_rate) df['treat_post'] = df['treat'] * df['post'] # 处理组×政策后交互项 # 将country和year_quarter设为索引，构建面板数据（个体i=country，时间t=year_quarter） df = df.set_index(['country', 'year_quarter']) # 各变量描述性统计（均值、标准差、分位数等） print("\n描述性统计：") print(df[['Pi', 'K', 'E', 'FR', 'treat_post']].describe()) # 提取处理组（土耳其）和对照组（其他国家）数据 treat_df = df[df['treat'] == 1] control_df = df[df['treat'] == 0] # 绘制通胀率（Pi）趋势图 plt.figure(figsize=(12, 6)) # 处理组：土耳其 plt.plot(treat_df.index.get_level_values('year_quarter'), treat_df['Pi'], marker='o', linestyle='-', color='red', label='Turkey (Treat)') # 对照组：巴西、南非、印尼（取均值） control_countries = control_df.groupby('year_quarter').mean() plt.plot(control_countries.index, control_countries['Pi'], marker='s', linestyle='--', color='blue', label='Control (Average)') # 标注政策时间点（假设政策在2021Q1实施，post=1从2021Q1开始） plt.axvline('2021Q1', linestyle='--', color='gray', alpha=0.7) plt.text('2021Q1', df['Pi'].mean() + 10, 'Policy Start', rotation=45, color='gray') # 图表美化 plt.title('通胀率趋势：处理组 vs 对照组') plt.xlabel('时间（季度）') plt.ylabel('通胀率（%）') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() # 模型公式：Pi ~ treat_post + K + E + FR + 国家固定效应 + 时间固定效应 model = PanelOLS( dependent=df['Pi'], exog=df[['treat_post', 'K', 'E', 'FR']], entity_effects=True, # 国家固定效应（控制个体异质性） time_effects=True, # 时间固定效应（控制共同时间冲击） drop_absorbed=True # 自动剔除与固定效应共线的变量（如treat和post单独项） ) # 拟合模型（使用聚类稳健标准误，按国家聚类以处理异方差） result = model.fit(cov_type='clustered', cluster_entity=True) # 输出回归结果 print("\nDID模型回归结果：") print(result.summary)
06-08
,label=label,marker='o')plt.axvline(x=2012,color='r',linestyle='--',label='政策实施')plt.legend()plt.title('平行趋势检验')plt.ylabel('y')plt.xlabel('年份')plt.savefig('平行趋势检验.png')plt.show()#4....
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