notes邮件系统经验谈

notes邮件系统经验谈（精选7篇）

notes邮件系统经验谈 篇1

摘要: Lotus Domino/Notes 邮件系统现已成为气象部门必不可少的工具，它是目前最为流行的文档数据库系统之一，作为群件系统，它利用自身强大的功能，在企业、政府办公自动化方面的应用越来越广。本文分析了气象部门在使用Notes 邮件系统过程中通常会遇见的数据库出错、服务器无响应及用户切换等一些问题，并给出了相应的解决办法。关键词: 邮件;用户切换;数据库

引言

Lotus Domino/Notes 邮件系统是目前最为流行的文档数据库系统之一，作为群件系统，它利用自身强大的功能使其在企业、政府办公自动化方面的应用越来越广。目前，气象部门就采用Lotus Domino 服务器作为平台，Lotus Notes 作为操作系统来实现邮件的发送。在使用Notes 邮件系统过程中通常会遇见一些问题，本文对这些问题进行了分析，并给出了相应的解决办法。Notes 邮件系统简介

Lotus Domino/Notes 邮件系统是目前全国气象部门内部使用的一个群件工作平台，既具有足够的信息安全性，还具有管理方便、使用简单的优点。它是一个包括邮件收发功能在内的、可提供强大管理功能和个性设计的实用性邮件系统，是一个集通信处理、文档存储和丰富的应用开发环境于一体的办公软件，支持在各种不同计算机平台和包括Internet 在内的各种网络之间共享各种类型的数据。Lotus Domino /Notes 分为服务器端和客户端，应用在不同的主机上。Lotus Domino 服务器提供了功能强劲的平台，Lotus Notes 作为Lotus Domino 服务器使用的客户端软件，提供了消息传递和协作功能［1］。2 Lotus Domino 升级、维护时遇到的问题

随着气象信息现代化建设的进一步发展，新的业务管理及办公应用需求不断增加，Lotus Domino 现已完成从R5 升级为R8 版本的升级优化工作，升级优化后，气象部门的Notes 邮件服务器得到了很大的改善，由原来的中央节点中转分发改变为直接点对点通信方式，在邮件的回收、修改、离线处置以及地址本等作了升级处理，解决了原先存在的软、硬件隐患问题。升级过程中，对新版本的mail 数据库升级、邮件库删除及用户注册都和R5 版本的操 作过程一样，但在新版本上注册的用户是不能用老版本的Lotus Notes 打开的，只能通过新版本打开，新版本的客户端不影响老版本所注册用户的使用。

对于Lotus Domino 服务器端，管理员有时会把name 和henanname 搞混，name 和henanname 分别为Notes 邮件中CMA Address Book 和Henan Address Book 地址本的数据库，有时在上级管理员要求升级地址本的时候，会出现个别用户在地址本中丢失的现象，但能在CMA Address Book 地址本中找到此用户，这种情况只有等此次升级与河南省气象局同步后，河南省气象局的Henan Address Book 地址本的添加或者更新才能被所有用户看见。henanname 只是个地址本数据库，和注册用户无关，这也是河南省气象局已经将用户地址加入河南地址本中，而地市气象局在河南地址本中却无法找到的原因。

如: 注册了“郑州局农气中心”用户后，在CMA Address Book 地址本中可以找到此用户，但在Henan Address Book 地址本里面却找不到。原因是在上次同步升级的时候只升级了CMA Address Book 地址本(即Lotus Domino 服务器端name 数据库)，而没有升级Henan Address Book 地址本(即henanname 的数据库)，因而无法在Henan Address Book 地址本中找到“郑州局农气中心”用户。解决此问题的方法为: 每次升级同步完成之后，如果Henan Address Book 地址本里的个别老用户没有了，或者以前删过的又在地址本里，这种情况应找上级Notes 管理员进行修改，因为河南的地址本只是河南省气象局建立一个组后，把用户给加进去而已，是河南省气象局手动添加、删除建立的，有时候不一定每个用户都给加进去或者删除掉。客户端用户在使用Notes 系统时可能遇到的问题

用户在使用过程中，往往因为对整个系统不熟悉，使用操作不当而影响整个Notes 系统运行效率。为此，对于常见的一些操作故障及使用技巧加以说明。

3．1 TCP/IP 文件丢失

在使用Notes 客户端打开邮件时，会遇到“TCP / IP 文件丢失”的错误而打不开邮件，这个问题最常见的原因是hosts 文件里查找服务器路径丢失，在这种情况下客户端无法找到路径而打不开邮件。解决办法可以打开“C: WINDOWS system32 drivers etc”中的hosts 文件看“noets 服务器ip bezz_ 所在城市”语句是否丢失，如果丢失，一般情况下只要加上 即可正常使用。

有些时候，当把hosts 文件中语句添加保存好后，当时能正常运行，但Notes 客户端关闭后再次运行仍然提醒“TCP /IP 文件丢失”，这种情况下就要考虑电脑是否染上病毒。首先查看ECT 文件夹中的hosts 文件，如果是hosts 文件丢失，而不是hosts 文件中语句丢失，则将其他hosts 文件复制进来再重试;如果仍然出现上述情况则可能是木马问题，一般用强杀木马程序查杀后就能正常使用。在工作经验中经过多次排查，怀疑这种反复丢失hosts 文件的问题是auto 木马病毒，可以在查杀完病毒后打个auto 补丁使其更安全。

3． 2 Notes 的个人用户和科室用户无法相互切换

有些用户因为工作需要建立了个人用户，客户端需要在个人和科室之间互换转换，但用户在互换的过程中，有时会遇到被提示“ID 用户没有权限访问数据库”而不能进入邮箱。这是因为在安装过程中，用户在邮件文件的设置中会略有不同。一般在安装用户切换的时候都是直接在客户端邮件的场所中添加场所进行设置邮件文件，而不再重新安装客户端，如果自行设置和安装时自动产生的邮件文件设置不符，就会有上述错误出现而不能进行切换。解决办法就是将这两个用户端都用安装客户端的方法安装，分别查看两个用户的“邮件文件”项是如何设置的，比如有些邮件文件的设置是“用户缩写地区名称”，而有些则是“mail 用户缩写． nsf”，将其用户设置按照安装时设置即可解决其无法相互转换问题。

3． 3 访问用户邮件时提示找不到数据库

在客户端添加了另一用户后打开此用户邮箱时提示找不到数据库，可按照如下步骤来解决: 首先看Notes 客户端邮件场所设置里的邮件文件“邮件． nsf”与服务器根目录下dimino louts data mail 文件夹中的邮件名称是否相符，即邮件文件那项是否与服务器根目录下dimino louts data mail 里的“邮件． nsf”一致，如不一致，就在服务器中查找出正确邮件 名，将场所设置里的“邮件． nsf”改写为与服务器上一致即可。

3． 4 用户发送邮件不成功

当客户端打开邮件时提示数据库坏，用户自己还能打开所收到的邮件内容，但无法发送邮件，即使以管理员身份打开此用户，Notes 仍然提示“数据库坏，无法打开”，这种情况下可能是现有的数据库出现了问题。解决此问题可以将服务器端以前备份的“邮件用户． nsf”(数据库)覆盖到现在用的数据库上即可正常运行(用户的所有数据库都在服务器的mail 文件夹中)，要注意的一点是使用以前备份的数据库后，新日期的邮件都将丢失，如果出现此情况，应先通知用户进行邮件备份，以防重要邮件丢失。

3． 5 客户端用户打开Notes 时提示无权访问数据库

如果客户端用户打开Notes 时提示无权访问数据库，应该是用户权限没有设置正确。解决方法为: 管理员先查看服务器上此用户的mail 文件，通过管理员身份打开此用户邮件，打开后点击邮件中“文件”—“ 应用程序”(R8 版本的Notes)/ 数据库(R5 版本的Notes)，在存取控制中查看存取级别是否为管理者，如果不为管理者则将其改正为管理者即可。

3． 6 Notes 客户端提醒Notes 空间不足

R8 客户端Notes 个别用户发送邮件时多次提醒“Notes 空间不足，需要删除文件，无法保存发送文件”的问题。解决办法为: 删除用户过大文件，再用管理员用户(Administrator)登录，把该用户邮箱的配额适当放大并压缩处理，或者用户删除邮件后系统理员在Domino 服务器界面中键入“loadcompact mail”命令，对用户邮箱数据库进行压缩，其中“mail”是指存放邮件数据库文件的mail 目录。

notes邮件系统经验谈 篇2

关键词：政务信息,公文传输,信息化

1 引言

在政府机构中,科室是办公的主体,现在政府信息系统建设主要是跨科室的大系统的建设,由于投资大,需求变化多,往往造成使用效果不佳。内部的文件管理还停留在手工模式,无法实现文件的快速接收和传递。

传统的办公方式从结构上看,实质是一种递阶的控制方式,各个部门严格按上级指令工作,并将信息反馈给上级部门,命令是自上而下地逐渐细化,信息是自下而上地综合。

随着知识经济时代的来临,信息的产生和传播速度大大加快。传统的办公方式在如此多变的环境中响应速度相对较缓慢,其效率较低,信息利用率差,协调与合作难等弱点充分暴露出来,应用电子公文系统可以极大提高工作效率。

2 开发的目的和意义

办公人员利用现代科学技术的最新成果,借助先进的办公设备,并由这些设备与办公室人员构成的服务于某种目标的人‐机信息处理系统,以实现公文传输的数字化。电子公文应用系统的目的是尽可能充分地利用计算机技术,提高工作效率和质量,提升信息化应用水平。

公文管理从某一角度讲,很大程度上就是对信息的处理。各个用户相互联系形成信息链、处理链,链上的某些环节只是发挥着信息的收集、挑选、重组和转发的“中转站”作用,这是公文管理工作中所占比例最大的部分。在传统办公中,这些工作通常是由人来完成的,工作量大、处理繁琐、信息流通速度减缓,最终的办公效率却是随着“中转站”的增加而降低、各种显性的和隐性的办公成本却在上升。如果能够利用计算机来辅助这些工作,则信息的收集、整理、重组和转发会更快、更准、更全面,可以缩短信息链的长度和处理链的规模,提高工作效率,降低工作成本。

办公从概念上讲,应该更多地侧重于工作内容。在通常的信息系统建设中,习惯于将办公系统与业务系统进行区分。如果无法保证单位领导能够及时、准确、自主地获得信息,如果对获得的信息不加以比较、分析和提炼,单位领导就很难准确、及时地得到决策所需的信息。要提高决策水平,准确的信息是维系领导决策的重要支撑,因而必须提高单位信息采集速度和集中化程度,加强电子公文的应用水平。

3 开发的模式与方法

基于Lotus Domino/Notes R5开发电子公文应用系统,Lotus Notes/Domino是一种基于Internet/Intranet技术为构架的群件系统,是先进的文档数据库和电子邮件系统,提供了工作流程自动化、标准的Web服务、应用和开发环境,是实现信息集成和知识管理的理想平台。

Domino是服务器端软件,是为企事业单位设计的集通讯、协作及Web应用功能为一体的软件平台。

Notes是工作站端软件,是为Internet设计的电子邮件和协作集成软件。它提供了一个容易使用的、开放的、可定制的环境,可收发电子邮件,进行日历、群组日程安排,实现Web浏览和信息管理。

系统开发采用C/S体系结构。由于本系统主要应用于内部局域网,单位内部配备服务器,所有客户端基于同一服务器,采用应用C/S结构,服务器运行数据负荷较轻。如果需要建立“实时”的数据同步,两地间能够建立实时的通讯连接,保持两地的数据库服务器在线运行。

开发过程基于window2003平台,由于Notes提供了完整的开发工具,可以使用Notes内部的命令函数,实现简单的操作管理功能,采用面向对象的可视化编程工具LotusScript。

公文传输的流程是基于Domino软件平台开发的,具有先进的工作流性能,包括可以使用户自动替代关键流程参与者的代理管理;对并行处理流程的支持,使流程可同时执行。可以通过直观的图形界面定制业务流程、参与者及他们的角色、相关数据等,所有这些都不需要额外工作。公文的传输主要过程为,文书人员首先登记收文,将文件基本信息录入微机,同时通过扫描仪将文件内容输入系统,将文件传给拟办人;根据拟办人的意见,确定文件的发送范围;领导提出阅办意见,再由文书人员传给办理人;办理人填写任务完成情况后,完成公文的传输工作。

4 系统的功能模块

4.1 办公管理

1)收文管理:

本收文管理系统实现从登记到存档的一系列过程进行辅助处理,总目标是实现收文在单位内部的快速流动和加速收文的办理过程,实现收文处理的自动化。

2)发文管理:

发文管理系统实现单位内部发文的审批、签发过程的自动化,提高公文流转效率,是实现各级政府部门、乡镇、事业单位进行无纸化、自动化办公的重要环节。

3)文件传递:

利用系统提供的文件传递功能,可以使科室与科室、个人与个人相互之间进行文件、文稿的相互间进行传递,速度快,瞬间到达。文件传递功能可以传递普通文稿、信件、文件、图片等。并且有权限限制,只有发件人和收件人才能看到此信件。

4)会议管理:

会议系统是一个进行会议安排、指定会议时间、指定会议地点,指定参加会议人员的系统,使得会议安排更加合理,并能够利用电子邮件或会议系统按会议要求自动将会议的时间、地点、内容、参加人员等送到与会人员的手中。使用会议记录数据库对部门或单位的会议文件进行登记和管理。

4.2 文件的查询和管理

可以将文件的要求分类保存,根据用户的权限,可以进行添加、修改、查询、保存,方便用户查询。

4.3 个人办公

可以接收、查看、处理公文,处理内部电子邮件,进行个人日程安排等。

4.4 用户管理

管理员可以管理所有用户,可以增加、删除用户的权限,系统可以将用户的使用本系统时的时间、用户名、IP地址存入数据库。方便管理。

5 系统的发展和前景

国家大力倡导电子政务建设,从而使我国电子公文应用经历了一场前所未有的变革。这场变革使大多数政府部门和金融机构的纸质公文逐步被电子公文取代,办公成本和效率取得了双丰收。目前,我国电子公文的应用已经遍及国务院各部委和各省市政府,在许多金融机构及大型企事业单位也得到了充分应用。

电子公文系统是实现办公自动化的重要组成部分,办公自动化的发展方向应该是数字化办公。所谓数字化办公即几乎所有的办公业务都在网络环境下实现。从技术发展角度来看,特别是互连网技术的发展,安全技术的发展和软件理论的发展,实现数字化办公是可能的。

6 结束语

全面的数字化办公还有一段距离,工作人员原有的工作习惯、工作方式和法律体系有很强的惯性,短时间内改变尚需时日。尽管如此,全面实现数字化办公是办公发展的必然趋势。

参考文献

[1]徐颖.基于电子印章和文件版式的政府电子公文传输系统的设计及应用[J].信息化建设,2008(4):35-37.

[2]陈青,邵玉祥.基于Lotus平台的OA文档发布技术研究[J].计算机与数字工程,2008(9):145-147.

[3]宋涛.Lotus Domino/Notes的访问控制[J].信息与电子工程,2008(4):310-314.

[4]郎韬,郎博.基于Lotus Domino/Notes的办公综合管理信息系统的研究与实现[J].大众科技,2008(2):40-42.

[5]徐国平.基于Lotus DominoNotes的高校电子公文系统的设计与实现[J].航海教育研究,2008(1):113-114.

[6]王荣芝.基于Lotus Notes/Domino技术的客户文档管理平台研究[D].上海:上海交通大学,2007.

note3鉴定技巧 篇3

1、*#06#：查手机IMEI码，即串号，三号要一样

2、*#197328640#：进入工程模式，依次选择第二项、第二项、第四项 查看出厂日期，与电池上的日期应为一样(或者上面说的*#12580*369#)

3、*#0*#：工程测试(重要测试)

第一行 三个原色测试(可以检测屏幕有无坏点)

第二行 1声音 2振动 3亮度降低

第三行 1照相 2磁传感器 3触摸屏

第四行 1休眠模式 2重力感应

里面有“LCD TEST”，按“RED”全屏显红色，按“green” 全屏显绿色，按“blue”显蓝色，如要返回测试菜单，请按中间的确认键，退出按挂机键。

手机原产地查询：*#272*手机串号# 出现三个字母，上网搜代码表，对照，即为销售地，刷机不会改变销售地(或者进入拨号输入：*#1546792*#，然后进入工程模式，选择 Preconfiguration，这时会提示输入密码，输入：*#81230*#，然后确认，如果JS没有更改过”select a counrty”这一栏，显示的就是手机的销售地，由此可以辨别出是港版还是欧版或亚太版。)

4、测试是否有网络锁：

1、进入拨号输入*#7465625#，看是否锁机，全部显示OFF的就是正常。如果第二项“network lock”值为”disable”表示无网络锁，值为”enable”表示有锁

5、*#1234#：当前固件显示

6、*#07#:测试历史

7、*#*#4636#*#*：看通话时间是否极短或没有，理论上应该没有。

8、关于基带版本：以N900为例 N900ZC 国行N900ZN 联通定制版 N900DX亚太版 N900XX欧版 N9006XW 欧版 N900ZS 港版

电池鉴别

1、在拨号界面输入*#12580*369#可以看到手机的生产日期，这时候看电池仓标签最的S/N码的第五位数字(月份)和之前手机输出的月份是否一致。(电池上的字母清晰，大小均匀)

2、用手指甲轻轻滑过电池仓标签的条形码、SN码、IMEI码部分就会感受到这些地方是有凹凸感的。(其他地方则是光滑的)注意，仿标不会有凹凸感。

3、电池外包装上有个打“X”的垃圾桶，“X”的上面两个角应该是尖的，还有一个趴着的小孩儿，其手指缝可清晰看到

4、关于重量 好像NOTE3是54G吧

数据线 亚太版：字是刻在线上 欧版：字母是印刷上的充电头 亚太版：扁平头 欧版：圆头，两个圆头呈“V”字形，不平行，圆头根部有小圆圈

NFC芯片 我不清楚，还没上手 网络锁：看有无NOM标志，有则表示有网络锁

区域代码对照表

阿尔及利亚：ALG，ALR

阿根廷：ANC，ARO，CTI，UFN，PSN

阿鲁巴岛：ARU

澳大利亚：OPP，OPS，VAU，XSA，TEL，HUT

奥地利：AOM，DRE，MAX，MOB，MOK，ONE，TRG，ATO

波罗的海国家：SEB

白俄罗斯：MTB，VEL

比利时：BAE，BSE，PRO，XEB

波黑：BHO，BHT，TEB

巴西：BTA，BTM，TMR，ZTA，ZVV，ZTO，ZTM

保加利亚：CMF，GBL，MTE，MTL，OMX，PLX，VVT

柬埔寨：RCG

加拿大：RGS，BMC，TLS

智利：CHB，CHE，CHL，CHT

中国：CUH，INT，TEC，TIY，CMC，CHN，M00

哥伦比亚：COB，COL，COM，CGU

哥斯达黎加：ICE

克罗地亚：CRO，TRA，TWO，VIP

塞浦路斯：CYV

捷克：ETL，KBN，OSK，VDC，XCS，XEZ，O2C

丹麦：DTL

多米尼加共和国：CDR，TDR

多米尼加岛：CST,DCN,DOR

厄瓜多尔：BBE

埃及：EGY

萨尔瓦多：DGC，TBS

芬兰：ELS，SAU

法国：OFR，AUC，BOG，COR，DIX，FTM，NRJ，ORC，ORF，SFR，UNI，VGF，XEF

德国：DBT，DTM，DUT，EPL，MAN，MBC，VD2，KOR 不是韩国。这个是三星启用的新的代码来代替VIA的，销售国是德国，XEG

加纳：SPN

希腊：AOC，COS，EUR，GER，TGR，VGR，CYO

危地马拉/瓜地马拉：PCS

香港：TGY

匈牙利：PAN，VDH，WST，TMO，XEH，TMH

印度：HFC，HYA，INA，IND，INU，IMS，REL，TAT，INS

印度尼西亚：AXI，SAR，XSE

伊朗：THR

爱尔兰：3IE，VDI

以色列：CEL，PCL，PTR

意大利：GOM，HUI，ITV，OMN，TIM，VOM，WIN，XET，FWB

象牙海岸：IRS，SIE

牙买加：JBS，JCN，JCW

日本：DCM，SBM，VFK

约旦：LEV

哈萨克斯坦：EST，KCL，KMB，KZK，SKZ

肯尼亚：KEL，KEN

韩国：SKT

利比亚：MMC

立陶宛：TLT

卢森堡：LUX

马其顿：TMC，MBM

马来西亚：CCM，MXS，FMG，FME，XME

墨西哥：SEM，TCE，TMM，UNE

蒙古：MPC

摩洛哥：WAN，FWD，MAT，MED，SNI，MWD

荷兰：BEN，MMO，ONL，QIC，TFT，TNL，VDF，VDP，XEN，KPN

新西兰：VNZ

尼日利亚：ECT，GCR，MML

诺挪威：TEN

巴基斯坦：WDC，PAK

巴拿马：BPC，PCW，PBS

秘鲁：PEB，PET，SAM

菲律宾：FAM，XTC，GLB，XTE，SMA

波兰：ERA，IDE，PLS，PRT，XEO

葡萄牙：OPT，TMN，TPH，XEP，TCL

波多黎各：CEN，PCI，TPR

罗马尼亚：CNX，HAT，ORO，COA

俄罗斯：AZC，BLN，EMT，ERS，GEO，MTV，SER，SNT

沙特阿拉伯：JED

塞尔维亚和黑山：MSR，PMN，SMO，TSR，TOP

新加坡：BGD，XSO，XSP

斯洛文尼亚：MOT，SIM

斯洛伐克：GTL，IRD，TMS，ORS

南非：XFA，XFC，XFM，XFV，XFE

西南亚：SWA

西班牙：AMN，EUS，FOP，XEC，ATL

瑞典：BAU，BCN，BME，BSG，BTH，COV，HTS，SEN，TET，TLA，XEE，VDS，TNO 越南：XXV，PHU，XEV，DNA，FPT，SPT，TLC，VTC，V

关于选择哪个版本

N9002 联通定制双卡版

N9005 国际版，支持4G，多数销往欧洲国家

N9006 国行，支持联通3G，所以也叫联通单卡版

N9008 移动定制版

N9009 电信定制版

小米note真假鉴定方法 篇4

一些软件具有检测手机配置的功能，比如鲁大师、安兔兔等手机软件，通过这些软件您可以轻松识别您的手机是不是真的。打开鲁大师官方网站。

然后点击“手机版下载”按钮，下载安卓版本的鲁大师，然后在手机中安装。

打开鲁大师，然后在“我的手机”界面中点击您的手机型号——小米note。

然后对您的手机进行真机验证。

当鲁大师检验为真机时，您就可以放心了!

其他辨别

三星note7爆炸事件案例报告 篇5

姓名：丁昌琦

学号： 201722020725 学院： 电子工程学院

专业： 电子与通信工程

小组： 3组

内容摘要

一直以来，三星Galaxy Note系列机型都被视作安卓阵营的旗舰机型，而三星Galaxy Note 7由于其具备的双曲面屏，蓝色机身，虹膜识别，全新的S Pen，防水防尘等功能，更是被诸多网友视为“机皇”。其中，庞大的中国市场为其所取得的成就做出了巨大贡献。然而最近三星公司生产的note7手机接二连三的发生了爆炸，对其全世界用户造成了极大的影响，由于三星公司对其事件处理不当，只对除中国以外的其他市场进行召回，这种专门或者说只针对中国消费者做出了区别的对待的做法，引发了一系列关于伦理道德的问题。接下来，我们将针对由三星公司note7手机爆炸事件引发的问题做出一系列探讨。

关键词：爆炸、note7手机、中国消费者、伦理道德等正文：

Ｎote 7手机召回做法伦理问题分析

一、事件的过程

在2016年 8月 2日三星 Note7在美国纽约正式发布，并宣布 8月 19日正式发售。8月 24日，在韩国 Note7首次发生爆炸，但官方称爆炸原因是夜间充电所致，是个别事件。直到 8月底，越来越多 Note7爆炸事件的发生，三星才宣布对产品质量进行额外测试，推迟 Note 7的出货时间。而 9月 1日国行版 Note7仍然照常开售。9月 2日三星声明国行版 Note7 电池没有任何问题，同一时间，三星在首尔举行新闻发布会，对 Note 7 存在的电池问题致歉，并宣布召回并更换包括美国韩国在内的十个国家的 Note7。此时三星已经因为电池质量问题导致三星电子股价大跌，仅仅两日便蒸发几百亿美元，9 月 14 日，国家质检局要求三星召回首批 Note7 体验机，9 月 18 日，国行版 Note7首次出现爆炸，三星与其电池供应商表态怀疑是人为所致，但随后陆续发生多起国行版 Note7爆炸事件令三星颜面尽失。直到在 10月 5号，国外部分市场早时被召回并已更换的“安全版 Note7”再次发生爆炸，令全球消费者对三星完全失望。10月 9日，美国最大运营商表示不再出售 Note7，10月 10日，韩联社报道三星停止 Note7的生产，10月 11日，三星官方要求全球运营商和零售商停售 Note7，同日，中国三星宣布全面召回国行版 Note7。三星 Note7从全球发布到全面召回的短短两个月内，三星集团此次的损失不可估量。不论 Note7的生产成本还是三星品牌形象，甚至对韩国股价都造成了影响。三星对中国市场暧昧的态度，对爆炸事件刚出时的甩锅行为，都令人提起三星就难免会有“质量问题”“不诚实”这样的联想。在整个过程中，不仅对三星自身品牌造成了不可估计的损失，还毁掉了自身品牌的在华形象。虽然三星一再强调对于全球市场一视同仁，并没有区别对待中国市场，但在 8月份 Note7发生多起爆炸之后，全球推迟发货中国却正常发货这一事来看，实在难以令人不浮想联翩。如果三星在韩国 Note7首炸事件发生之后，中国与海外市场一样推迟发货，也不会有后来的国行版爆炸，令三星品牌形象在国人心中大跌，也不会发生三星从科技类头条扩展到社会类头条的事了。

二、涉及到的企业伦理问题

1、企业经营者自身道德淡薄

当首次出现质量问题时，以“个别现象”作为推辞，进而造成了事态的进一步恶化。而对于中国的做法更是让人费解，在国际市场手机已经启动召回程序时，国行片手机照常发售，并声称没有任何质量问题，又一次上演了消费者的产品事故，这次三星处理危机事件的态度是认为“人为造成”，不仅推卸责任，更是对我国消费者的质疑。当后绪质量问题频频出现时，三星公司无疑是搬起石头打自己的脚。种种现象都现世人抛出一个问题，企业经营者 的道德意识何在？

2、企业经营者的社会责任感缺失

三星的事件不仅造成了企业股价的大幅度下降，企业本身对事件反复的处理态度更让人对韩国手机产业甚至韩国的信誉本身产生了质疑。金钱的损失可以经过努力弥补，而一个企业信誉的损失却是影响深远的。企业本身就是社会责任的有力的支撑，而三星的所做所为却给三整个韩国的手机产业、社会信誉带来了重创，让人会有以点带面的想法，韩国手机还能在敢用吗？

3、企业外部制约的缺失

当三星公司频频出现问题，出现信用危机时，韩国相关部门甚至韩国政府对于这样一个重点企业没有做出及时的反映。如果相关部门介入或在事后表明态度的话，即便企业的损失不会因此减少，但韩国手机产业的信誉损失会降到最低。韩国政府相关部门态度的暧昧对其主导产业及政府公信造成了不良的影响。

三、问题产生的原因

1、企业伦理的缺失

企业管理者道德意识淡薄，忽视道德在企业管理中的作用，把全部精力都用在抓生产和经济效益上，没有树立企业的价值观和道德观，才会出现违反伦理的事件发生。企业在遇到应急事件时不能树立起良好的自身形象，也成为制约企业发展的一个因素。

2、技术不过关

首先三星手机出现起火爆炸的问题，是与其质量和技术不过关分不开的，三星公司曾经说过：“质量是三星的生命，三星视残次品为摧残组织生命的“癌症”。在设计这部手机之前，三星公司必须将预计会出现的全部技术难题攻关完毕。同时，在手机大量投入生产之前，应该有专业的检验机构对手机性能，安全，质量有严格的把关。那么正是由于三星在这几方面的疏忽和漠视，才会导致手机的爆炸，才造成了对消费者的精神和财产损失，在这点上，三星是难辞其咎的

3、外部环境与监管力度不够

政府对企业的社会责任监督滞后，对企业的伦理教育滞后。只关注企业的利润和税收，而对企业守法行为的监督力度不够。对于企业发展中存在的问题管理不到位，执法的力度不够。

4、相关法律的惩罚力度不够

政府部门没有专门针对这种对于产品存在问题不及时召回的相关法律，更不支持或者说不准许这种惩罚性赔偿。

5、危机应对意识

三星新经营哲学是危机意识、认识现实、反省过去。根据最近一项调查称，目前已经有超过七成的中国用户表示不会再购买三星的产品。但是面对市场的大量缩水和不景气，三星并没有拿出该有的态度，反而是三星公司表面客气，却实际上傲慢并且拒不承认自身的问题，同时还表现出了对中国客户的不重视.如果以这种方式来应对危机，结果肯定是失败的。

四、事件的教训

1、诚信守法是企业最基本的伦理。企业要想健康的发展，生产优质产品，清洁生产、保护环境减少污染，承担社会的责任，就要减少利润。但能提高企业的社会信誉，争得企业的发展空间，可以为企业赢得更多的消费者，如果企业只追求利润而不考虑企业伦理与社会应承担的社会责任，则企业的经营活动越来越被社会所不容，必定会被时代所淘汰。

2、加强企业的责任意识。维护市场秩序、保护消费者合法权益和生产安全，推进经济发展，是企业社会责任中至关重要的方面。企业作为社会的成员，其行为也处于社会的监督之下。

3、加强社会监督。督促企业自觉遵守伦理与履行社会责任。对企业的监督应是一个全方位的监督，可以从法律监督、环境监督和自我监督三个方面来考虑。将外资在华企业的伦理与社会责任问题也要纳入政府的监管范围内，进行管理。

4、遇到产品质量问题，首先明确问题不推诿，应该最快速度给出官方统一准确说法。按照事件历程，8月24日，首曝后，知道3周之后的9月13日，三星才给出官方初步结论，生产误差导致电池正负极接触，引发电池过热，其实这就是最后的真凶，但不确切不坚定的说法，让之后的舆论进一步发酵。

5、公关品牌和产品市场在危机事件中的步调一致尤为重要，贯穿Note 7事故整个事件中明显能看到公关品牌和产品市场两条腿在走路，而且有时候左腿绊倒了右腿，一边韩国市场公关部门在做问题澄清和召回，一边中国的市场部门则在紧锣密鼓地组织国航版开售。

6、跨国销售的产品，统一各国处理方式将最大程度降低各地客户的不满情绪和异议。Note 7事件中，中、外市场不同对待成为激怒中国用户和公众媒体情绪的导火索，但之后态度的反转甚至出现中国手机部门负责人下跪道歉的段落又显得对三星中国员工有些不公。

7、产品严重质量问题的预案必须具备，虽然三星在结果公布发布会后半部分详细说明了之后的保障安全措施，但并没有提到万一遇到问题的应急措施。应急措施至少要涉及两点： 第一点，什么级别的质量问题，果断叫停所有销售并找回，显然这次三星是低估了问题的严重性。第二点，召回需要统一、快速的流程和通道，其实苹果iPhone也会遇到不少小问题摄像头、震动模块最近一些机型都有遇到，但苹果一般很快会在官网提供一个验证产品的通道并提供维修更换渠道，让问题在无感的状态下解决掉。

8、让公众信服，当问题发生到一发不可收拾的地步的时候，让公众信服成为解决问题的追后一道围墙，这也是三星最后明智的一招，也是今天这场全球直播发布会的意义所在，不仅自己大包大揽承认问题，同时请来全球三大权威实验室一同背书认证，把问题集中在电池本身，同时将电池问题与供应链、生产流程、运输流程等生产制造运输环节隔离开，让毒瘤可以一刀彻底切除。

五、总结

notes邮件系统经验谈 篇6

1 Lotus Domino/Notes在OA系统中应用的优势

办公自动化所处理信息的载体大多是以文件、报表、信函、传真等形式出现，因此办公自动化系统是典型的文档处理系统。这些区别于传统数据类型的信息，就是“非结构化数据”、“复合文档数据”或“对象数据”[2]。

通常认为，传统数据类型(结构化信息)的表示和存储适合使用关系数据库系统(如Oracle、DB/2、SQL Server等)，但是对复合文档数据的表示，关系数据库则不能完全表达信息，其存储效率也不是最高。因此，“文档类型数据库”或“对象存储”的概念就被引入数据库领域，其目标就是针对新出现的需求，高效率地表达和存储管理“复合文档数据”。

办公自动化系统由于其对复合文档数据的处理要求，必须以文档数据库为核心来建立，同时选择性地结合关系数据库。

选择基于群件系统Lotus Domino/Notes作为系统开发应用平台，主要有两个原因：一是缘于其所提供的工作流平台即非结构化数据库，可以方便的实现非结构化文档的处理、工作流等重要的OA功能。二，在安全性方面，Lotus Domino/Notes具有从数据库到字段级灵活的安全控制，可以严格控制组织机构内信息的访问权限，同时，在权限分配和控制方面有其独特的灵活性。

2 系统的安全性分析

安全性控制功能是办公自动化系统得以投入使用的先决条件。办公自动化的安全性控制要求一般包括防止非法用户侵入、权限控制、存储和传输加密，以及电子签名。这些手段必须足够强大，难以被攻破，而且也必须足够灵活，方便使用者掌握和利用。

Lotus提出了一种新的安全示范，对在其上面开发的应用提供了很强的安全性能，能够满足很多对安全性具有较高要求的应用领域。Lotus的安全性是建立在口令、ID标识符、存取控制、身份验证、交叉验证、数据加密等技术综合应用的基础上。基于Lotus平台开发的OA系统，它的安全性可以从服务器、数据库、视图/表单、文档、区段/域五个层次来实现系统的安全，在不同的层次上使用不同的安全技术，完成不同的安全需求。

1) 服务器的安全性

在访问Domino服务器时验证用户的合法性采用的是用户名+口令+ID标识符的方式。当管理员创建一个新用户时，他用验证字给该ID文件盖戳，并指定过期日期。就是该验证字给予用户访问服务器的权限。当验证字过期时，用户必须通知管理员请求一个新的验证字。

2) 数据库的安全性

数据库的安全可以通过以下两种方式得到保证。一是加密，加密方式有普通、中等和强加密三种情况。通过对数据库进行加密，可以保证即使数据库文件被窃取，如果没有相应用户的标识符文件，数据库也没有办法打开。二是存取控制列表(ACL, 见图1), 应用系统开发者通过ACL来实现对数据库的访问和相应权限的控制[3]。ACL指定可以访问数据库的人员，然后通过存取级别和角色来决定他们可以执行的具体操作。ACL包括7个级别，按级别由高到低为(高级别自动拥有低级别的权限)：

管理者：拥有对数据库完全控制权限，数据库的管理员权限指定为2个人，以保证总有一个能够管理数据库。

设计者：可以更新或修改数据库的设计和结构，创建全文搜索索引，但不能修改ACL。对应用开发者和负责未来设计更新的人员应具有设计者权限。

编辑者：创建文档，编辑数据库中所有可以查看到的文档。

读者：只能阅读数据库中相关的文档。

存放者：只能向数据库内写内容。

不能存取者：不能访问数据库。

3) 视图/表单的安全性

基于Lotus平台的OA系统还可以通过表单、视图的存取控制来限制对文档的存取。在Lotus中对每个表单和视图都提供了存取的控制列表，应用系统开发者可以更改表单和视图的存取的控制列表，只有在列表中指定可以创建文档的用户才能使用该表单创建文档，只有在列表中指定可以浏览的用户才能浏览该表单的文档。同样的，对视图也能实现相应的控制。

4) 文档的安全性

系统常用的文档级安全处理方法是“读者域”和“作者域”控制方式。只有列在文档“读者域”中的用户才能看到该文档，列在“作者域”中的用户才能修改该文档。例如申请人起草了一份申请，发生给上级部门进行审批。此时在该文档的“读者域”中只需放置申请人和审批者的名字，无关人员就无法看到该文档，在“作者域”中放置审批者的名字，其它人员包括申请人都无法修改该文档。这种方式既增加了系统的安全性，同时又减少了审批人员的盲目性，减轻了工作量。

5) 区段/域的安全性

区段或域级安全行与文档安全性管理类似，只有被允许的用户才能打开相应的区域进行操作。

3 系统的权限控制实现

在实际的应用中，针对用户众多、用户权限控制难的情况，可以采用下述的方法在系统中实现灵活的权限控制机制：

1) 在数据库级别，用户可以根据类别分成具有相同权限的群组，把群组添加到数据库的ACL，再为每个群组指定对数据库拥有的权限。

2) 同时在ACL中可以根据需要创建角色，角色类似于群组，但仅应用于创建它的数据库，对不同的群组可以赋予不同的角色。

3) 在表单中可以创建“读者”和“作者”类型的域，把相应的角色赋予表单中的“读者域”或“作者域”可以实现对相关文档存取权限的灵活控制[4]。

例如在公告管理中有下述的需求：普通员工只能够查看公告，办公室人员可以起草公告，领导在公告发布前进行审核。针对这种情况在系统的权限控制中可以进行相应的处理：首先对人员进行分类，划分成三个群组，分别是普通员工、办公室人员和领导;其次，在ACL中给各个群组分配权限，普通员工分配读者权限、办公室人员和领导分配作者权限;第三，在ACL创建角色，

综合上述策略，可以建立起安全、可靠、权限配置灵活的办公自动化系统。

4 结束语

建立在Lotus Domino/Notes安全机制上的办公自动化系统，能够提供灵活、多层次的安全保密措施，满足对安全性具有较高要求的应用领域，同时可以实现灵活的权限控制和配置，在办公自动化方面有较强的应用前景。

摘要：办公自动化 (OA) 是现代化管理的重要系统, 该系统的权限控制直接影响OA的应用效果, 分析了Lotus Domino/Notes的权限控制机制。

关键词：Lotus Domino/Notes,办公自动化,权限控制

参考文献

[1]孙淑扬.办公自动化原理及应用[M].北京:中国人民大学出版社, 1999.

[2]董惠文, 李国喜, 龚京忠, 徐国营.基于Lotus Domino/Notes的企业办公自动化系统应用研究[J].计算机应用研究, 2002 (11) :105-107.

[3]武坤等.Lotus Domino/Notes R6应用开发[M].北京:机械工业出版社, 2004.

notes邮件系统经验谈 篇7

Andrew Ng 监督式学习

让我们开始先讨论几个关于监督式学习的问题。假设我们有一组数据集是波特兰，俄勒冈州的47所房子的面积以及对应的价格

我们可以在坐标图中画出这些数据：

给出这些数据，怎么样我们才能用一个关于房子面积的函数预测出其他波特兰的房子的价格。

为了将来使用的方便，我们使用x表示“输入变量”（在这个例子中就是房子的面积），也叫做“输入特征”，y表示“输出变量”也叫做“目标变量”就是我们要预测的那个变量（这个例子中就是价格）。一对（x,y）叫做一组训练样本，并且我们用来学习的---一列训练样本｛（x,y）；i=1，„，m｝--叫做一个训练集。注意：这个上标“（i）”在这个符号iiiiii表示法中就是训练集中的索引项，并不是表示次幂的概念。我们会使用χ表示输入变量的定义域，使用表示输出变量的值域。在这个例子中χ=Y=R

为了更正式的描述我们这个预测问题，我们的目标是给出一个训练集，去学习产生一个函数h：X→ Y 因此h(x)是一个好的预测对于近似的y。由于历史性的原因，这个函数h被叫做“假设”。预测过程的顺序图示如下：

当我们预测的目标变量是连续的，就像在我们例子中的房子的价格，我们叫这一类的学习问题为“回归问题”，当我们预测的目标变量仅仅只能取到一部分的离散的值（就像如果给出一个居住面积，让你去预测这个是房子还是公寓，等等），我们叫这一类的问题是“分类问题”

PART I Linear Reression 为了使我们的房子问题更加有趣，我们假设我们知道每个房子中有几间卧室：

在这里，x是一个二维的向量属于R。例如，x1i就是训练集中第i个房子的居住面积，i是训练集中第i个房子的卧室数量。（通常情况下，当设计一个学习问题的时候，这些输x22入变量是由你决定去选择哪些，因此如果你是在Portland收集房子的数据，你可能会决定包含其他的特征，比如房子是否带有壁炉，这个洗澡间的数量等等。我们以后可能会涉及到更多变量的问题，现在我们先按照给定的变量的讲解。）

为了完成监督是学习，我们必须决定怎么样去描述我们的函数/假设 h 在计算机中。有一个最初的选择，我们把y近似的看成是x的一个线性函数：hx01x12x2 在这里，θ(i)是参数（也叫做权重）是y关于x的线性函数之间的参数。当y与x之间没有其他影响因素的时候我们将会舍弃下标θ，通常写为h(x)。为了简化我们的标注，我们习惯上令x0=1（这个是截距），因此可以写成

右边的θ和x都是向量并且这里n是输入的变量的个数（不是计算x0的个数）。

现在给定一个训练集，我们怎么选择、学习、计算权重θ？一个合理的方法类似与让hx尽可能的接近于y，至少对于我们所训练的数据都是适合的。使这个近似形式化，我们定义一个测量函数去记录对于每一个θ，h(x(i))有多接近于y(i)。我们定义一个代价函数

如果你以前了解过线性回归，你会认出这个和最小二乘法比较近似。不管你以前是否看过他，让我们继续，并且我们最终会证明这个知识众多的算法大家庭中的一个特例而已。LMS algorithm(Least Mean Square 最小均方差算法)我们想去选择一个θ使得J(θ)取的最小值。为了这样做，我们用一个寻找算法给θ赋一个初值（随机的），然后不断的重复改变θ的大小以便是J(θ)更小，直到我们找到一个θ是的J(θ)达到我们期望的最小值。特别的，我们考虑“梯度下降算法”，用下面这个公式寻找θ。

（这个更新过程同时的对所有的j=0…n执行）α表示“学习速率”。这是一个自然算法，反复的对J在减小的方向上迈出一大步直到最小。

为了执行这个算法，我们需要做的工作就是计算出等号右边的偏导数。首先我们计算出一组（x，y）样本的偏导数，这是我们可以先忽略掉对J的求和。（运用求导定律很容易就能求出导数）

对于单一的训练样本，这里给出了更新的规则：

这个规则就叫做LMS更新规则（LMS是least mean squares的缩写）也被叫做Widrow-Hoff（就是Widrow和Hoff这两位大仙发明的这个算法。参考链接：http://baike.baidu.com/link?url=bmZNDF9xV8GMtSE_rk9eV_9UbE9wGrnAdYqyf876U3Lf4IKfkRZVCoACvxF2dm1zmRDu1UUYzW9nQs-8oPWhu_）学习规则。这个算法有几个自然的和直观的特性。例如，更新的量级正比于误差项

(y(i)− h_(x(i)))；因此，当我们遇到一组训练样本的预测值非常接近他的真实值的时候，我们会发现在更新过程中权重项基本不变；相反的这个权重项会有一个大的变化当我们的预测值hθ(x(i))有大的误差的时候（例如预测值和真实值y(i)差别非常大的时候）

我们推断出了当有一个训练样本是的LMS算法。我们有两种方法可以让这个算法去适应多于一个训练样本的例子。第一种是用下面这种算法替换:

可以很容易的证明上述的更新规则算法的运算量仅仅是

J()（对J的初始化定义）。j因此这是一个简单的梯度下降算法对于原始成本函数J。这个方法注重每一个训练样本在训练过程中的每一步，所以也被叫做“批量梯度下降”。注意，梯度下降算法容易受到局部最小值的影响，这个优化问题我们对于线性回归算法只有一个目标就是找到最合适的，因此梯度下降算法总是收敛于全局最小值。（将设学习率α不是很大）实际上，J是一个凸函数。这里我们有一个梯度下降算法的例子，是使这个二次函数取得最小值。

B

这些椭圆表示了这个二次函数的等高线。这个紫色的线条表示的是取得最小值的轨迹，T初始化（48，30）。这个X标识出来在图中在梯度下降算法计算出的每个θ值，并且用实线连接起来。

当我们运行批量梯度算法去计算θ在我们以前的数据集去估计房子的价格使用房子的价格和房子面积的函数，我们得到0=71.27，1=0.1345.如果我们把 h(x)当作x（面积）的函数，使用训练样本中的数据，我们能得到下面这张图：

如果卧室数量也被当作一组输入变量，我们得到0=89.60，1=0.1392，2=-8.738.上面这些结果都是我们使用批量梯度算法得到的。对于批量梯度算法算法可以有其他的选择使他更好的预测。考虑一下下面这个算法：

在这个算法中，我们重复的使用梯度下降算法在训练样本中，并且每一次我们遇到一个训练样本，我们更新这个权重仅仅根据每一次对训练样本训练的梯度误差。这种算法叫做“随机梯度下降法”（也叫做增量梯度下降法。）然而批量梯度下降法必须要扫描全部的训练集在进行每一步之前----一个多余的操作如果m特别大的话----随即梯度下降算法可以随时开始，并且可以继续进行下一步在他跟踪的样本上。一般情况下，随即梯度下降算法会比批量梯度算法更快的使的θ“接近”最小值。（注意虽然根本不可能收敛到最小值，并且这个权重θ会一直震荡在使的J(θ)取得最小值的θ的附近；但是实际上大多数在最小值附近的值已经可以取了，已经可以近似的使函数取得最小值了）。更多的原因，特别是当这个训练集很大的时候，随即梯度下降算法通常是优先选择相对于批量梯度算法。The normal equations 梯度下降法给出了一种方法最小化J。让我们讨论另一种方法最小化J，这个算法明确的求解最小化并且不依赖于迭代算法。使用这种方法，我们通过计算J的导数来最小化J并且使他们等于0。为了不在运算过程中写过多的代数和大量的矩阵，这里对使用的计算矩阵的符号做一些介绍。

2.1 Matrix derivatives、定义一个函数，从m*n的矩阵到实数的映射，（f：Rm*nR）定义f关于矩阵A的导数：

因此梯度Af(A)本身就是

A112f一个m*n维的矩阵，对于（i,j）的元素就是。举个例子，假设A=AijA212*2维的矩阵，并且函数f：R2*2A12是一个A22R 已给定为：f(A)32A115A12A21A22 2这里Aij表示矩阵

A中（i,j）维的元素。我们得到：

这里介绍一下迹算子记作“tr”。对于一个n*n维的矩阵A，A的迹就是矩阵主对角线上元素 的和trAAi1nii。如果a是一个实数（例如a是一个1*1维的矩阵），tra=a。（如果你以前么有见到过这个运算符号，你可以矩阵A的迹看作tr（A）或者对矩阵A求他的迹。）

迹运算同样适用于两个矩阵A和B因此AB如果都是方阵，我们可以得到 tr(AB)=tr(BA)。下面是这个公式的一些推论，我们有如下：

下面对于迹的操作的一些公式也很同意证明。这里A和B都是方阵，并且a是一个实数

我们下面给出一些矩阵导数的迹推论并不进行证明（本节中不会用到）。等式（4）仅仅适用于非奇异方阵A，|A|表示A的行列式。

为了使我们的矩阵符号更具体，让我们现在详细解释第一类方程的意义。假设我们有一些固定的矩阵B∈Rn*m.我们可以定义一个函数f：Rn*mn*m→R根据F（a）= tr(AB)。注意，这个定义是有意义的，因为如果AR确实是从Rn*m，然后AB是一个方阵，我们可以将其应用到它，因此f到R的映射。我们可以运用我们的定义矩阵导数找到Af(A)，m*n矩阵。

T方程（1）在上述情况下，该矩阵的输入（i，j）的值可以由B给出或者等价于Bji。方程的证明（1-3）是相当简单的，留下作为给读者的练习。方程（4）可以使用伴随矩阵和矩阵的逆来推导。2.2 Least squares revisited

随着矩阵导数，我们开始继续在封闭的模型中寻找θ使的J（θ）取得最小值，开始先把J重新写入向量矩阵中。

给定一个训练集，定义m*n维的矩阵X（实际上是m*（n+1）维的，如果算上偏置项）在矩阵中包含给定的训练集的输入值在

同时，定义y为一个一维的列向量，值为所有的目标值

现在，从我们可以很容易证明：

运用定理

可以得到

最后，为了最小化J，我们寻找J(θ)关于θ的导数。结合式子（2）和（3），我们发现

因此有：

AT,BBTXXT

在第三步中，我们使用了实数的迹就是实数本身这个定理；第四步我们使用了在第五步中我们对式5使用AT,BBTXXT和C=I和公式1.为了最tr(A)tr(AT)，小化J，我们使他的导数等于0可以得到如下等式：

因此，使的J(θ)最小的θ的值就可以有下式得到： Probabilistic interpretation

当得到一个回归问题时，什么时候使用线性回归，什么时候选择最小二乘算法去计算价值函数J？本节中，我们会给出一系列的假设来描述什么情况下使用最小二乘算法最合适。

假设我们的目标变量和输入变量的关系是：

xix

i表示误差项（就像我们预测房价例子中有很多其他因素比如地理位置，房屋年龄等这些我们考虑外的对房价有影响的因素我们没有计算进去），或者随机噪声。我们进一步假定i是分散的IID(independently and identically distributed)根据高斯分布（也叫正态分布）均值为0方差为2。我们可以写出这个i的定义iN(0,2)。也就是说i的概率密度是给定的

这表明：

说明yi的分布是由xi和θ控制的。注意，我们不能单独以θ为的条件，因为θ不是一个随机值。我们也能把这个式子写成另外一种形式：

给定X（设定好的矩阵包含所有的输入变量xi）和θ，如何求的yi的分布呢？这个可能的值就是。这个值代表y（或者X）的一个关于θ的函数。当我们明确

的理解这个函数之后，我们给他起一个名字叫做似然函数：

注意由于这个偏差项i的独立性（同样的y和xi之间）这个式子也可以写成

i

现在给定这个概率模型关于y和xi，怎么去选择最合理的方法去最好的求解我们想

i要得到的参数θ？这个极大似然函数使的我们能尽可能的取得最好的θ。我们应该选择θ使的L(θ)最大。

最大化L(θ)，我们可以最大化任意的单调递增函数L(θ)。特别的，求他的派生物（这里表示的是对数）的最大值回事比较简单的方法

：

因此，最大化相当于最小化

我们认出了这个J(θ)就是我们的最小二乘法函数。

小结：在前面的概率模型计算中，使用最小二乘算法去寻找θ使得极大似然函数取得最大值。这个是一种比较合理的方法使用最小二乘法算法求解问题。（注意虽然这个方法是合理的和比较好的但是一定还有更加合适的方法去使用这个方法）

注意，在我们前面的讨论中，我们最终的选择θ并没有使用到偏差项，而且也是因为即使偏差项我们不知道，计算的结果仍然是一样的。这个结论我们会在后续讨论指数族和广义线性模型的时候用到。Locally weighted linear regression（局部加权线性回归）

考虑这个问题从x属于R预测 y。这个最左边的模型显示出这个预测得到的结果函数。我们看到这个数据并没有全部落到这个线上，所以说这个预测结果并不是很。

相反的，如果我们给这个函数加上一个额外的变量x2，预测函数则为，然后我们得到一个比刚才那个更适给定数据的预测函数（中间这幅图）。看起来好像我们加上去的变量越多这个模型越好。然而，加上太多的模型也是危险的对于我们的预测来说：右边这个模型是一个使用了五个自变量的预测模型。我们可以看到这个模型完美的适和我们给定的数据，我们不能期待这个是一个好的预测模型对于使用房子的面积去预测房子的价格。在没有正式定义这些模型之前，我们可以看到左边这个模型是低拟合度的例子-----给定训练集中的数据离我们给出的预测函数相差太多----右边这个模型是过拟合度的例子。（本节课的后面，我们会给出这些定义的概念，并且给更加详细的定义去判断一个预测模型是好还是坏）

正如前面讨论的和在上面例子中展示的，特征变量的选择直接决定了一个学习模型的好坏。（当我们讨论模型选择时候，我们会看到模型会自动选择特征变量。）在这部分，我们来讨论一下局部加权线性回归算法（LWR）假设有足够的训练数据，特征变量未鉴定。这个方法是聪明的，你会得到机会去发现这个算法的一些优异之处在你的作业中。

在经典线性回归算法中，我们在一个点x做出预测我们将会：

1、寻找使

2、输出Tx

相反的在局部加权线性回归算法中我们会这样做：

最小化的θ

1、寻找使T2、输出x

最小的θ

在这里是一些非负的权值。更直接的如果是一个非常大的特殊值关于i的，之后

更小。如果

很小，之在选择θ的过程中，我们会尽最大努力去使后计算过程中的误差项可以直接被忽略在寻找的过程中。

一个公平的标准选着权值的公式是：

i注意那些我们将要预测x并且对特别点x有依赖的权值。特别的是如果|xx|很小，这个

i权值就会接近1；并且如果|xx|很大，这个权值就会很小。因此，θ被选来作为更高的“权重”去减小误差使的取得最合适的值在x偏差较大的点上。（注意，而权重公式外观类似于高斯分布的密度，形成W是不直接跟高斯有任何联系，和特别是W不是随机变量，正态分布或其他参数τ控制。）如何快速的训练样本的重量脱落的x距离从查询点X；τ叫做带宽参数，而且也是你会在你的家庭作业见到的东西。

局部加权线性回归是我们看到的非参数化算法的第一个例子。（未加权）线性回归算法，我们前面看到的是一个众所周知的参数学习算法，因为它有一个固定的，有限数量的参数（θ），这是适合这个数据的。一旦我们适应θ并且储存了他，我们不再需要保持训练数据进行未来预测。相反，使用局部加权线性回归预测，我们需要整个训练集。术语“非参数化”（粗略）指的是，我们需要保持的东西的量，以表示的假设小时增长线性的训练集的大小。

Part II Classification and logistic Regression(分类和线性回归)

现在让我们来分析分类问题。这就和回归问题一样，除了我们现在要预测的值y仅仅是一些小的离散的值之外。现在开始，我们将会把目光放在二元分类问题上，也就是y只能去两个值 0 和 1。（我们在这说的简单的形式可以推广到更加复杂的形式）。例如，如果我们想要建立一个垃圾邮件分类系统，x是邮件的特征，y是1代表是垃圾邮件，是0则代表不是。0也叫做否定类，1也叫做肯定类，一些情况下也用“+、-”来表示。给定x，y也被叫做训练集的标签。Logistic regression 我们可以解决分类问题不论y是否是离散值，并且用以前的线性回归算法去试着预测我们给定x的y值。然而，非常容易证明这个方法是不足的。更直观的是，他对于h(x)没有什么意义当值大于1或者小于0的时候当我们界定y{0,1}。

为了解决这个问题，我们改变这个假设函数h(x)。我们选择

逻辑函数，下面是他的函数图像

注意g(z)趋近1当z趋近于，并且g(z)趋近于0当z趋近于-。另外g(z)和h(x)的值域都是[0,1]。我们约定x01，因此

从现在开始，我们都假定g是已知的。其他函数如果是0—1之间的连续函数也是可以使用的，但是有两个原因我们将会看到（当我们讨论GLMs是，还有讨论生成学习算法的时候）选择他做回归函数是最合适的。在开始下一节千，这里有一个重要的推论关于sigmoid函数的导数：

因此，给定这个逻辑回归模型，怎么去找一个适合的θ？接下来我们将会使用最小二乘法和极大似然估计相结合来求出。将会结合概率和极大似然函数来球权重参数。

我们假设：

注意这个也可以简单的写为 假定给定的m个样本之间都是相互独立的，我们可以得到如下极大似然函数：

像以前一样很容易对这个似然函数的对数求最大值：

怎么样去最大化这个似然函数呢？像在线性回归里面所做的一样，我们可以使用梯度上升法。写成向量的形式，更新式子是

（注意这个公式中的正负号还有我们是要求的是最大值而不是最小值）。首先在一个训练样本（x，y）上使用这个公式，并且对他的对数求导：

我们使用公式

。求出来的就是随即梯度更新规则：

如果我们拿这个和LMS更新规则比较，我们会发现这两个是完全一样的；但是这是不一样的算法得到的，因为h(xi)现在是有非线性的函数Txi定义的。尽管如此，我们还是很好奇为什么不一样的算法和不一样的学习方法会得到同样的结果。这是偶然吗？或者有更深层次的原因在里面，我们将会解答这个问题在GLM模型中。6 Digression: The perceptron learning algorithm（感知学习算法）

我们现在额外的增加一个算法由于一些历史爱好，我们将会回归到整体之后讨论学习理论的时候。试着想一下改变这个逻辑回归模型去要求他去预测一个值是0或1或者其他。为了达到目的自然而然的从新定义g为一个阀值函数

如果我们使用

在前面作为我们的预测函数，其他都不变我们更新规则如：我们叫新的算法为感知学习算法。

在19世纪60年代，这个“感知”被认为是一个粗陋的模型对于人脑中工作的单个神经元。考虑到这个算法比较简单并且作为一个开始对于我们下节理论讨论做一个开头来讲一下。注意虽然这个感知学习算法看起来和我们其他的学习算法一样，实际上他是一个不同于逻辑回归和最小二乘回归类型的算法，特别的是，他很难赋予感知算法概率的应用，或者使用最大似然估计算法去求解。Another algorithm for maximizing ℓ(θ)回到逻辑回归算法g(z)使用sigmoid函数，我们接下来讲解一种不一样的算法来最小化l()开始之前，我们先看一下牛顿的方法去寻找一个函数的零点。特别的，假设我们有一系列的函数f：R—>R，并且我们想找到一个值使的f(θ)=0。这里θ输入R是一个实数。牛顿的方法如下：。这个方法我们可以这样理解，选定一个值做自变量的垂线过函数上这点做函数的切线与函数轴交与一点，再过这点做垂线，再过这点做函数的切下知道找到切线斜率为零的点。下面是一副图表示牛顿法的过程

在左边这张图中我们看到函数f画了一条直线在y=0处。我们希望找到的θ使得f(θ)=0;这个θ的值大约是1.3。假设我们初始化这个算法定义θ=4.5.牛顿的方法是通过函数上这点做f的切线，并且评估这条线的值是否为0.这给我们下一个猜想的对于θ，大约是2.8.最右边的图指出了这个最后一次迭代的结果，这时候更新的θ大约是1.8.一阵迭代之后我们能很快的接近θ=1.3.牛顿的方法给出了一种使f(θ)=0的方法。我们怎么把这个应用到我们求解l函数中？这个函数的最大值相当于去求他的一阶导数等于0的点。因此令f(θ)=l`(θ),我们能使用相同的算法去是L最大，我们得到这个更新规则：

（需要考虑的问题：如果我们想要求一个函数的最小值而不是最大值这个算法应该如何改进？）

最后，在我们的逻辑回归设定中，θ是一个向量，因此我们需要推广牛顿法到向量级别。这个推广的方法是把牛顿法应用到多维中（也叫做牛顿—拉普森方法）

这里()是()对θ的偏导数，H是一个n*n的矩阵（实际上是n+1*n+1维的，我们带上截距项）叫做Hessian，是由下面的式子给定：

牛顿法更加快速的收敛到最小值比着梯度下降法，并且需要更少的迭代次数接近最小值。一次牛顿迭代会花费更大的代价比着梯度下降算法，当他要求找到和反相一个海森矩阵的时候，但是如果n不是很大的时候，牛顿算法通常是更快的。当牛顿算法应用到求逻辑回归极大似然函数的最大值的时候，这个求解方法也被叫做Fisher scoring。

Part III Generalized Linear Models（广义线性模型）

至今为止，我们已经看来一个回归分析的例子和一个分类分析的例子。在两个例子中都有一些近似的函数，2回归分析的例子中我们有yx;N(,)，在分类的例子中有yx;Bernoulli()

本节我们将会展示出这些都是广义线性模型中的一部分。我们也会推到一些其他的适用于回归和分类问题中的广义线性模型。The exponential family 为了引出GLMS，我们先说一下指数分布。我们定义一个分布是指数分布如果他可以被写为如下形式：

叫做特性参数（也叫做典型参数）；T(y)是充分统计量（通常情况下T(y)=y），a()是对数划分函数。分量ea()作用是归一化参数，确保p(y;η)的和是大于1的。

T一个复杂的选择，a和b定义一个分布族关于参数η；当我们改变η的值时，我们会得到不同的分布在这个分布族里面。

现在看到的Bernoulli和Gaussian分布都是指数分布的一个例子。Bernoulli分布均值为υ写为Bernoulli（υ），指定一个分布y∈｛0，1｝，写成p（y=1；υ）=Φ；p（y=0；υ）=1-υ

h(x)

当我们改变υ的值，我们得到不同均值的Bernoulli分布。现在我们证明这一类的Bernoulli分布，在例子中选择T，a和b所以式子（6）是Bernoulli分布。我们把Bernoulli分布写为：

因此，特性参数由log1给出。有意思的是，当我们使用η表示υ的时候我们会得到υ=1/（1+e^（-η））。这个看起来是不是和sigmoid函数很像。这将会再次被提到当我们把逻辑回归分析看作GLM时。为了完成Bernoulli分布是指数分布的一种的猜想，我们进一步有：

这表明选择适当的T，a和b的时候，Bernoulli分布可以被写成式（6）的形式。我们进一步来讨论Gaussian分布。回想一下，当我们推导线性回归时，的值对我们最终选择的θ和

2h(x)没有任何影响。因此我们可以选择任意值作为2而不去改变他的值。为了简化式子我们定义=1.我们可以得到： 2

因此我们看到高斯分布也在指数分布族里面，当

有许多其他分布指数的家人:多项分布(我们稍后将看到),在泊松分布(造型计数数据;也看到问题集);伽玛和指数(造型连续、非负随机变量,如时间间隔),β和狄利克雷(对概率分布),和许多更多。在下一节中,我们将描述构建模型的一般“食谱”,y(x和θ)来自这些发行版。Constructing GLMs 假设您想要构建一个模型来估计客户来到你的商店的数量y(或您的网站上的页面浏览量数量)在任何给定时刻,基于某些特性x等商店促销,最近的广告、天气、读写等。我们知道,泊松分布通常提供了一个好的模型数量的游客。知道了这一点,我们怎么能想出一个模型问题?幸运的是,泊松是一个指数族分布,所以我们可以应用一个广义线性模型(GLM)。我们将在本节中,我们将描述一个方法构建全球语言监测模型,诸如此类的问题。

更为普遍的是,考虑这样一个分类或回归问题,我们想要预测一些随机变量的值y作为x的函数。获得一个漠视这个问题,我们将进行以下三个假设条件分布的y x和关于我们的模型:

1、y | x;θ∼ExponentialFamily(η)。即。鉴于x和θ,y的分布遵循一些指数族分布,参数η。

2、鉴于x,我们的目标是预测T的预期值x(y)。在我们的大多数示例中,我们将T(y)= y,所以这意味着我们想预测h(x)的输出由我们学习假说h满足h(x)= E[y | x]。(注意,这个假设是选择满足h(x)逻辑回归和线性回归。例如,在逻辑回归,我们有h(x)= p(y = 1 | x;θ)= 0·p(y = 0 | x;θ)+ 1·p(y = 1 | x;θ)= E[y | x;θ]。)

3、η的自然参数和输入x相关线性:η=θT x。(或者,如果η量值,那么ηi =θTi x)。第三的这些假设似乎是最合理的,而且它可能是更好的认为是一种“设计选择”在我们的配方设计的漠视,而不是作为一个假设本身。这三个假设/设计的选择将使我们能够获得一个非常优雅的classof学习算法,即全球语言监测机构,有很多可取的属性,如易于学习。此外,生成的模型往往是非常有效的模拟不同类型的分布在y;例如,我们不久将表明,逻辑回归和普通最小二乘法都可以派生的漠视。9.1 Ordinary Least Squares 表明普通最小二乘法是一种特殊的GLM的家庭模型,考虑设置目标变量y(也称为响应变量在GLM术语)是连续的,而且我们模型x y给定的条件分布为高斯N(μ,σ2)。(在这里,μ可能取决于x)。所以,我们让ExponentialFamily(η)分布是高斯分布。正如我们之前看到的,配方的高斯指数族分布,我们有μ=η。所以,我们有 上面的第一个假设2,平等;第二个平等的合集y | x;θ∼N(μ,σ2),所以其预期值等于μ;第三个平等从假设1(和我们先前推导表明,μ=η配方的高斯指数族分布),和最后一个平等遵循从假设3。

9.2 Logistic Regression 我们现在考虑逻辑回归。我们感兴趣的是二进制分类,因此y∈{ 0,1 }。鉴于y binary-valued,因此自然选择的伯努利家族分布模型的条件分布x y。在我们制定的伯努利分布指数族分布,我们有υ= 1 /(1 + e−)。此外,请注意,如果x,y |θ∼伯努利(υ),然后E x y |,θ=υ。similarderivation后,作为一个普通的最小二乘法,我们得到:

所以,这给了我们假设函数形式的h(x)= 1 /(1 + e−T x)。如果你以前想知道我们想出了物流功能的形式1 /(1 + e−z),这给了一个答案:一旦我们假设x y条件是伯努利,它产生的后果的漠视和指数族分布的定义。引入更多的术语中,该函数g给分配的平均作为自然参数的函数(g(η)= E(T(y);η))被称为规范响应函数。其逆,g−1,称为规范化链接功能。因此,规范响应函数为高斯家庭只是识别功能,和规范化是伯努利响应函数 9.3 Softmax Regression 让我们看看一个GLM的例子。考虑一个分类问题的反应变量y可以承担任何一个k值,因此y∈{ 1 2,。、k}。例如,而不是电子邮件分类到两类垃圾邮件或非垃圾邮件，将是一个二元分类问题,我们可能需要分类成三个类,如垃圾邮件、个人邮件,与工作相关的邮件。响应变量仍然是离散的,但现在能超过两个值。我们将因此分布式根据多项分布模型。

允许派生的GLM造型这种类型的多项数据。这样做,我们将首先表达了多项指数族分布。参数化一个多项式在k可能的结果,可以使用υ1 k参数,。,υk指定每个结果的概率。然而,这些参数将是多余的,或者更正式,他们不会独立(因为知道任何k−1υi独特的决定 最后一个,因为他们必须满足Pkiυi = 1 = 1)。所以,我们将参数化多项式只有k−1参数,υ1,。,υk−1,υi = p(y =我;υ)和p(y = k;υ)= 1−Pk−1 i = 1υi。记数的便利,我们还将让υk = 1−Pk−1 i = 1υi,但我们应该记住,这不是一个参数,而且它完全υ1规定,。,υk−1。

表达多项指数族分布,我们将定义T(y)∈R^k−1如下: 与我们之前的例子,在这里我们没有T(y)= y;此外,T(y)现在是一个k−1维向量,而不是一个实数。我们将编写(T(y))我表示的第i个元素的向量T(y)。我们介绍一个非常有用的符号。一个指标函数1 {·}就值1如果它的参数是正确的,和0(1 {真正} = 1,1 {假} = 0)。例如,1 { 2 = 3 } = 0和1 { 3 =5−2 } = 1。所以,我们还可以写T之间的关系(y)和y(T(y)){ y =我} i = 1。(继续阅读之前,请确保你明白为什么这是真的!)进一步,我们有E[(T(y))我]= P(y =我)=υi。

现在,我们可以证明这个多项式指数家族的一员，有如下：

至此我们制定的多项指数族分布。

链接函数给出了for i= 1,„,k)

为了方便起见,我们也定义ηk=log(υk /υk)= 0 =。逆函数并获得响应函数的联系,因此,我们有

这意味着υk = 1 / Pki = 1 ei,可代替回方程(7)给响应函数 这个函数映射η的υ的叫做将softmax功能。

完成我们的模型,我们使用假设3,鉴于ηi的早些时候,x的线性相关。所以,ηi =θTi x(因为我= 1,。θ1,k−1),。,θk−1∈Rn + 1是我们的模型的参数。记数的方便,我们还可以定义θk = 0,以便ηk =θT k x = 0,鉴于之前。因此,我们的模型假设的条件分布ygiven x等于

这个模型,这也适用于分类问题y∈{ 1,„k },叫做softmax回归。这是一个逻辑回归的概括。

我们的假设将输出

换句话说,我们的假设将输出概率估计p(y =我| x;θ),为每一个值的我= 1,。k。(尽管h(x)如上定义只是k−1维,显然p(y = x k |;θ)可以获得1−Pk−1 i = 1υi)。最后,让我们讨论参数拟合。类似于我们最初派生的普通最小二乘法和逻辑回归,如果我们有一个训练集m的例子{(x(i),y(i));i= 1,„,m },愿学习的参数θi这个模型中,我们将首先写下log-likelihood