控制权移交

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。

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。

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。

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。

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。

熵权法配 TOPSIS 法的组合用来做综合评价，真的是蛮实用的思路。我最近就用到了一份 MATLAB 程序，结构挺清晰，逻辑分明，分两步走：先用熵值法算权重，再把这些权重塞进 TOPSIS 模型里做最终排序。嗯，代码还挺干净的，没有一堆花里胡哨的变量，参数设置也方便。 程序的第一步是基于信息熵，看哪个指标变动大，就给它更高的权重——也合理，变动大的信息多嘛。比如你在评价不同供应商的服务质量、价格、交付周期，波动大的指标就更重要。这种赋权方式，蛮客观。 第二步就上TOPSIS了，说白了就是看谁离“理想值”最近。程序会把你的指标数据矩阵按权重计算出一个综合得分，帮你排个序——谁表现最好，一目了然。

组合赋权法在优化问题中挺常见的，是多目标决策时有用。你知道吗，Python 的灵活性和它强大的科学计算库像NumPy、Pandas都能帮你轻松实现这个方法。重点就在于如何为各个因素赋权重，这个权重决定了各个因素对最终结果的影响程度。像这样，weights = [0.3, 0.2, 0.4, 0.1]，这个权重配置之后，你就可以开始加权数据，最终筛选出最佳解，效率蛮高的。如果权重是未知的，还可以通过机器学习来学习得到，像用Scikit-learn训练模型来优化权重分配。此外，组合赋权法也能与其他算法配合，比如遗传算法、粒子群优化等，让优化效果更好。，Python 为这种建模和优化问题了挺多强大的

该模型从基站使用角度出发，分析正常用户与欺诈骚扰用户在各项指标上的差异，选取具有显著区别的指标构建模型。模型构建过程涵盖数据预处理、基于熵权法的欺诈骚扰用户指标权重计算以及用户综合评价值计算等步骤。