点权分析

HBASE赋权操作包括用户和资源的权限管理和控制，结合KERBEROS进行身份认证和授权，确保数据安全。 Kerberos操作：首先在Kerberos服务器上创建新的principle并生成keytab文件，为该principle创建相应的Linux用户，以便使用Kerberos认证访问HBASE。 HBASE操作：登录HBASE服务器，使用hbase.keytab文件获取管理员principle，通过grant命令赋予用户对特定表的读写权限。例如： grant 'user1','RW','tmdsj:test' 此命令将赋予user1用户对tmdsj:test表的读写权限。 HBASE资源

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。

基于社会网络的植物新品种权研究，用起来还挺有意思的。数据是从 CNKI 核心和 CSSCI 期刊里捞的，质量还不错。作者用了共词加社会网络，一套组合拳，把文献作者、机构、期刊啥的都串起来看，图谱感满满。 植物知识产权方向的朋友可以重点看看几个关键词：DUS 测试、遗传资源、UPOV 公约，基本是目前讨论比较多的几个点。尤其 DUS 测试，常被问到怎么搞，有点类似 UI 里的规范体系，细节一多就容易出问题。 研究还提到以后趋势是植物新品种权的商业化运营，这块和咱做项目一样，从技术落地到商业价值闭环，思路都通着的。如果你做农业物联网、品种监测平台，参考一下这个研究的关键词提取逻辑，能帮你理清数据结

本包含两个文件：运行主文件和熵权TOPSIS函数。运行主文件可从我的个人主页文章中获取详细说明。函数中附有代码注释。我认为熵权TOPSIS是一种相对简单的多准则决策方法。

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

以下是我搜索到的关于使用熵值法计算权重，并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码。我已经验证过，确实有效。您可以先使用熵值法计算权重，然后将计算得到的权重应用到TOPSIS评价中。这样分步骤进行可以更加清晰和高效。这是我第一次发布文章，如有不符合规范或者错误的地方，请谅解。

在Oracle数据库中，用户权限决定了一个用户能执行哪些操作。Oracle用户权限分为三种：系统权限、对象权限和角色权限。系统权限包括数据库级别的操作权限，如创建用户、删除用户等；对象权限涉及对表、视图等数据库对象的访问，如查询、更新等；角色权限是将多个权限组合成一个角色进行赋权。赋权操作可以通过SQL命令，如GRANT和REVOKE进行。使用GRANT命令赋予用户权限，使用REVOKE命令撤销权限。掌握这些基础，能有效管理Oracle数据库的安全性与访问控制。

在数据库中，总会存在一些特立独行的对象，它们与其他数据的行为模式格格不入，这些便是孤立点。 如何识别这些“异类”呢？ 统计测试: 假设数据服从某种分布或概率模型，并利用距离度量，那些远离其他数据对象的点就被视为孤立点。 偏差检测: 通过分析对象在主要特征上的差异，而不是依赖统计或距离度量，来识别孤立点。 聚类分析的副产品: 在聚类分析中，那些包含对象数量少于设定阈值的簇，其中的对象通常被视为孤立点。

在讨论“SQL作业题权”这一主题时，首先需要理解相关的核心概念和操作。根据提供的描述和部分代码内容，可以总结出几个关键知识点：数据库创建的基本步骤、数据文件与日志文件的管理方法以及文件增长策略的重要性。数据库创建使用CREATE DATABASE语句，需要指定数据库名称、存储位置和大小等参数。数据文件用于存储实际数据，而日志文件则记录事务处理的详细信息。文件增长策略确保数据库能够自动扩展以容纳增加的数据量。

高斯点求积：精度与效率的融合 在数值分析与计算软件领域，高斯点求积作为一种高效的数值积分方法，扮演着至关重要的角色。其核心思想是通过选择合适的积分节点和权重，以逼近定积分的值。相比于传统的数值积分方法，高斯点求积在保证计算精度的同时，能够显著减少计算量，提高计算效率。 高斯点求积的优势: 高精度: 高斯点求积能够达到很高的代数精度，这意味着它可以精确地计算出高次多项式的积分。 高效率: 相比于其他数值积分方法，高斯点求积需要的计算节点更少，从而减少了计算量，提高了计算效率。 广泛适用性: 高斯点求积适用于各种类型的被积函数，包括连续函数和分段连续函数。 实际应用: 高斯点求积在科学计算