m_Orchestrate learning system---mo系统权限思考

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m_Orchestrate learning system---mo系统权限思考

m_Orchestrate learning system---mo系统权限思考一.总结一句话总结:注意不同身份访问同一客户端时候的权限,比如面板显示,比如功能按钮权限面板功能 1.小组之间互相查看作业如何实现? 数据库面板权限通过老师端控制数据库字段(老师允许查看不同的小组的话数据库的字段为1,否则为0), 然后在学生端根据这个数据库字段显示能否查看不同组的数据的板块(字段为1就显示面板,否则不显示), 并且还要根据学生所访问的组是否是学生所属的组从而控制一些板块和按钮的显示隐…

4、一、Introduction(入门)：3、System Permissions(系统权限)

3.System Permissions(系统权限) Android is a privilege-separated operating system, in which each application runs with a distinct system identity (Linux user ID and group ID). Parts of the system are also separated into distinct identities. Linux thereb…

m_Orchestrate learning system---十八、mo项目的启示是什么

m_Orchestrate learning system---十八.mo项目的启示是什么一.总结一句话总结:多看教程,体统看教程的学, 完全不懂的话百度的作用也不大多学点,可以节约后面的超多时间而且,可以节约很多时间和赢得很多尊重多做项目快速成长,有项目才能成长没系统的学习之前,简直是拉中之拉 1.学生板块所用的css和js分别是什么? css: amazeui.css animate.css wap.css 提供手机支持 js: amazeui.lazyload.js amaz…

Oracle sys和system用户、sysdba 和sysoper系统权限、sysdba和dba角色的区别

sys和system用户区别 1)最重要的区别,存储的数据的重要性不同 sys所有oracle的数据字典的基表和视图都存放在sys用户中,这些基表和视图对于oracle的运行是至关重要的,由数据库自己维护,任何用户都不能手动更改.sys用户拥有dba,sysdba,sysoper等角色或权限,是oracle权限最高的用户. system用户用于存放次一级的内部数据,如oracle的一些特性或工具的管理信息.system用户拥有普通dba角色权限. 2)其次的区别,权限的不同 system用户只能…

Machine Learning - XI. Machine Learning System Design机器学习系统的设计(Week 6)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44119187 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is how do we want to represent x, that is…

Machine Learning - 第6周（Advice for Applying Machine Learning、Machine Learning System Design）

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 6) Advice for Applying Machine Learning & Machine Learning System Design

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一…