How to disable "ForceGuest" in Windows XP Professional so that Backup Exec for Windows Servers can be installed on and can back up (protect) Windows XP computers
Exact Error Message Attempting
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2007-10-08 10:30:56
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1 decode(条件,值1,翻译值1,值2,翻译值2,...值n,翻译值n,缺省值) 2 【功能】根据条件返回相应值 3 【参数】c1, c2, ...,cn,字符型/数值型/日期型
原创
2021-07-19 13:46:10
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C++ && 从4行代码看右值引用 c++右值引用以及使用 深入理解C++11: 02右
原创
2023-01-05 12:23:59
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左值右值
左值（lvalue）和右值（rvalue）是编程中两个非常基本的概念，但是也非常容易让人误解，看了很多文章，自我感觉真正将这个问题讲的很透彻的文章还没有看见，所以自告奋勇来尝试一下。如果左值右值的概念不是非常清楚的话，它们迟早会像拦路虎一样跳出来，让你烦心不已，就像玩电脑游戏的时候每隔一段时间总有那么几个地雷考验你的耐性，如果一次把所有地雷扫尽就好了。：）
左值（lv
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2012-08-04 12:08:49
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在 《【Get】用深度学习识别手写数字》 中，我们通过一个手写数字识别的例子，体验了如何使用 深度学习 + tensorflow 解决一个具体的问题。实际上，这是一个分类问题，即将输入的图片数据分成 0-9 共 10 个类别，而且我们的数据都是直接使用 MNIST 上下载的处理好的数据。 在现实生产中，我们的数据源通常来自于数据库，是没有经过预处理的，那么我们该做些什么来让这些数据库里的数据能够用
【功能】根据条件返回相应值 【参数】c1, c2, ...,cn,字符型/数值型/日期型，必须类型相同或null 注：值1……n 不能为条件表达式,这种情况只能用case when then end解决 ·含义解释： decode(条件,值1,翻译值1,值2,翻译值2,...值n,翻译值n,缺省值)
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2019-07-02 14:03:00
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在C语言中，我们常常会提起左值（lvalue）、右值（rvalue）这样的称呼。而在编译程序时，编译器有时也会在报出的错误信息中会包含 左值、右值的说法。不过左值、右值通常不是通过一个严谨的定义而为人所知的，大多数时候左右值的定义与其判别方法是一体的。一个最为典型的判别方法就是， 在赋值表达式中，出...
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2014-05-18 23:00:00
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Veritas Backup Exec 10简体中文版+winXP SP2安装问题
初装veritas，就出现下面的问题：
ForceGuest值必须被停止使用以便安装Backup Exec 在Windows XP的计算机上. 停止ForceGuest值在Windows XP上使用。
Google了一下，找到解决方案：打开我的电脑-》工具-》文件夹选项-》
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2010-01-22 12:10:53
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decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值) 该函数的含义如下： IF 条件=值1 THEN RETURN(翻译值1) ELSIF 条件=值2 THEN RETURN(翻译值2) ...... ELSIF 条件=值n THEN RETURN(翻译值n) ELSE
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2022-03-24 10:50:59
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1、左值和右值的概念 左值是可以放在赋值号左边可以被赋值的值；左值必须要在内存中有实体； 右值当在赋值号右边取出值赋给其他变量的值；右值可以在内存也可以在CPU寄存器。 一个对象被用作右值时，使用的是它的内容(值)，被当作左值时，使用的是它的地址。 2、引用 引用是C++语法做的优化，引用的本质还是 ...
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2021-08-18 23:48:00
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本文内容来自C++ primer，记录一下。引用(reference)分为左值引用和右值引用，通常我们说引用，指的是左值引用。左值引用引用为对象起了另外一个名字，引用类型引用另
原创
2022-12-02 16:45:26
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先说为什么要来区别对比方差和偏差。在特定的模型下，模型误差的期望值可以分解为三个部分：样本噪音、模型预测值的方差、预测值相对真实值的偏差：误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方 具体意义可参看偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择一、基本概念上的对比解释1、偏差Bias：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差
通过前面博文的介绍，对于分类有了一定的了解，由于在之前使用过sigmod函数进行梯度下降，所以对于这类算法也做了一个学习，今天正式学习了《机器学习实战》中的回归一章。分类针对离散数据，而回归针对连续型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。h=w0x0+w1x1.....+wn*xn这个方程就是regression equation，其中的w0，w1，，，wn被称为regression weight
）是编程中两个非常基本的概念，但是也非常容易让人误解，看了很多文章，自我感觉真正将这个问题讲的很透彻的文章还没有看见，所以自告奋勇来尝试一下。如果左值右值的概念不是非常清楚的话，它们迟早会像拦路虎一样跳出来，让你烦心不已，就像玩电脑游戏的时候每隔一段时间总有那么几个地雷考验你的耐性，如果一次把所有地雷扫尽就好了。：）
）最先来源于编译理论是左值，5是右值
注1猪羊变色中，左值更多的指的是可以定
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2008-03-09 21:37:26
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左值（lvalue）和右值（rvalue）是编程中两个非常基本的概念，但是也非常容易让人误解，看了很多文章，自我感觉真正将这个问题讲的很透彻的文章还没有看见，所以自告奋勇来尝试一下。如果...
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2021-07-31 10:18:43
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一、引子 我们所谓的左值、右值，正确的说法应该是左值表达式、右值表达式。 因为C++的表达式不是左值就是右值。 在C中，左值指的是既能够出现在等号左边也能出现在等号右边的表达式，右值指的则是只能出现在等号右边的表达式。 而在C++中，二者的区别就不是这么简单了。 二、关键点 【官方定义】 归纳：当一
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2017-10-11 20:13:00
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这个问题牵涉到得首先是左值(L-value)和右值(R-value)的概念; 1. 我查资料的时候发现很多地方都引用一句话:"通俗的讲，左值就是能够出.2.接...
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2023-06-01 17:18:30
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将连续值离散化的问题，在数据挖掘和机器学习的任务中并不鲜见，当然离散化的方法也有很多。本文将要介绍的是一种基于数据标签（label）来对连续数据值做离散化分割的监督学习方法。 问题：考虑有如下数据： 1，0 2，0 3，0 4，0 5，0 6，1
插值算法对于缩放比例较小的情况是完全可以接受的，令人信服的。一般的，缩小0.5倍以上或放大3.0倍以下，对任何图像都是可以接受的。最邻近插值（近邻取样法）： 最临近插值的的思想很简单。对于通过反向变换得到的的一个浮点坐标，对其进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目的像素的像素值，也就是说，取浮点坐标最邻近的左上角点（对于DIB是右上角，因为它的扫描行是逆序存储的）
1.学习目标最近邻插值算法双线性插值算法掌握OpenCV框架下插值算法API的使用 ，cv.resize()各项参数及含义2.最近邻插值算法 最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。如下图举例缺点： 用该方法作放大处理时，在图象中可能出现明显的块状效应3 .双线性插值 在讲双线性插值之前先看以一下线性插值，线性插值多项式为：f(x)=ax+b
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2023-08-05 14:00:35
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