在数据库安全体系中，Login和User是两个最基本的安全主体（Principal），Login用于登陆到SQL Server实例，而User用于访问数据库。Login和User之间有一个映射关系，通过SID（安全标识，Security ID）连接到一起。在一个数据库中，如果一个User没有相应的L
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2017-07-26 13:00:00
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问题：==============一些数据库配置了Always ON高可用性组。还有的可以访问到主体数据库登录一次，但转移后，就无法登录到备用服务器上的新主体数据库。 原因：==============该问题是因为每台服务器上的SQL Server登录的SID（安全标识符）不匹配。尽管对于登录的名字是相同的，但登录经由该login的SID解决。这不是Windows /域用户/组登录的问题
原创
2017-11-10 09:31:23
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SqlServer孤立用户解决——"因为该用户存在对象，所以不能删除该用户。”最近遇到几次，还原数据库后 新建一个登陆用户，为此登陆用户授权访问此数据库时提示“用户已存在”。原因很明显，还原的数据库中存在此用户，但此用户与刚新增的登陆用户（同名）并没关联起来，想删除数据库中相应用户，却删除不了——"因为该用户存在对象，所以不能删除该用户。”比较郁闷。。。立即网上查了查，原来，这种用户叫孤立用户，且
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2009-06-19 14:57:00
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# SQL Server 删除孤立用户的详细指南
在数据库管理中，孤立用户指的是那些在数据库中存在，但在父数据库中长期未被使用的用户。随着时间的推移，孤立用户可能会影响数据库的性能和安全性，因此定期清理这些用户是非常有必要的。本文将介绍如何在SQL Server中识别和删除孤立用户，并提供相关的代码示例。
### 什么是孤立用户？
孤立用户是指在特定数据库中存在，但在用户数据库中没有关联的用
孤立用户概念 所谓孤立用户即指在服务器实例上未定义或错误定义了其相应 SQL Server 登录名的数据库用户无法登录到实例。 这样的用户被称为此服务器实例上的数据库的“孤立用户”。 如果删除了对应的 SQL Server 登录名，则数据库用户可能会变为孤立用户。 另外，在数据库还原或附加到 SQL Server 的其他实例之后，数据库用户也可能变为孤立用户。 如果未在
原创
2021-08-23 10:11:50
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由于异常值往往有的两个特点：异常数据只占很少量、异常数据特征值和正常数据差别很大。孤立森林，不是描述正常的样本点，而是要孤立异常点，由周志华教授等人于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出。孤立森林不需要根据距离和密度来衡量异常，因此孤立森林的时间复杂度是线性的，需要的内存也很少。孤立森林有能力处理大数据和高维数据，对于我们大数据背景下的异常识别，是十分适合的一个模型。孤立森林的基本思想
著名的，人手一本的西瓜书(就是这本)的作者周志华老师,于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出孤立森林(Isolation Forest) 算法,先简单解释一下什么是孤立森林： 「假设我们用一个随机超平面来切割（split）数据空间（data space）, 切一次可以生成两个子空间（想象拿刀切蛋糕一分为二）。之后我们再继续用一个随机超平面来切割每个子空
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2023-06-02 14:51:08
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孤立森林Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。Isolation Forest算法做非监督式的异常点检测分析，对数据特征的要求宽松：该
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2023-10-29 11:43:30
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前言孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，是无监督的模型，常用于异常检测。在一大堆数据中，找出与其它数据的规律不太符合的数据孤立森林将异常识别为树上平均路径较短的观测结果。每个孤立树都应用了一个过程:随机选择特征通过在所选特征的最大值和最小值之间随机选择一个值来分割数据点。程序简单例子import numpy as np
import matplotlib.pyplot
前言现有的异常检测方法主要是通过对正常样本的描述，给出一个正常样本在特征空间中的区域，对于不在这个区域中的样本，视为异常。这些方法的主要缺点是，异常检测器只会对正常样本的描述做优化，而不会对异常样本的描述做优化，这样就有可能造成大量的误报，或者只检测到少量的异常。异常具有两个特点：异常数据只占很少量，异常数据特征值和正常数据差别很大。而孤立森林不再是描述正常的样本点，而是孤立异常点。在孤立森林中，
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2023-08-11 17:14:47
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孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，此算法对内存要求很低，且处理速度很快，其时间复杂度也是线性的。可以很好的处理高维数据和大数据，并且也可以作为在线异常检测。算法简介 算法起源于2008年的一篇论文《Isolation Forest》【第八届IEEE数据挖掘国际会议】，这论文由澳大利亚莫纳什大学的两位教授Fei Tony
# SQL Server 2008 R2 消除孤立用户指南
在日常的数据库管理中，孤立用户经常会影响到数据库的安全性和可维护性。孤立用户是指存在于数据库中的用户，但它们没有被正确地映射到数据库的登录中。本文将为刚入行的小白提供一个清晰的步骤指南，协助消除SQL Server 2008 R2中的孤立用户。
## 文章结构
1. 介绍孤立用户的概念
2. 流程概述
3. 步骤详解
4. 总结
使登录用户和数据库的孤立用户对应起来
其实我们建立了同样名称的数据库登录用户后，数据库中的表我们照样不能使用时因为sid的不同，就是系统登录表和数据库用户表中的用户名相同，单是sid字段，数据库中的还是以前旧系统的sid值，所以我们就要把它对应成我们新建的，数据库靠sid来识别用户。
&nbs
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精选
2011-04-19 11:33:30
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异常的定义针对于不同类型的异常，要用不同的算法来进行检测，而孤立森林算法主要针对的是连续型结构化数据中的异常点。使用孤立森林的前提是，将异常点定义为那些 “容易被孤立的离群点” —— 可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数据点落在此区域的概率很低，因此可以认为这些区域的点是异常的。也就是说，孤立森林算法的理论基础有两点：异常数
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2023-10-23 21:37:09
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目录随机森林随机性特征重要性out-of-bag(oob) scoreTRTE代码孤立森林目的基本原理及步骤代码 随机森林随机森林是一种以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。回归问题结果：各学习器的均值分类问题结果：
硬投票：基学习器预测频率最高的类别为最终结果（原论文采用方法）软投票：通过各基学习器的结果概率分布计算样本属于某个类别的平均概率，然后选择概率分布最高的类
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2023-08-11 17:14:56
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异常检测看似是机器学习中一个有些难度的问题，但采用合适的算法也可以很好解决。本文介绍了孤立森林(isolation forest)算法，通过介绍原理和代码教你揪出数据集中的那些异常值。 从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
本文内容包括：
介绍异常检测；异常检测的用例；孤立森林是什么；用孤立森林进行异常
孤立森林，不再描述正常的样本点，而是要孤立异常点。用一个随机超平面对一个数据空间进行切割，切一次可以生成两个子空间。继续随机选取超平面，切割得到的两个子空间，以此循环下去，直到每子空间里面只包含一个数据点为止。密度很高的簇要被切很多次才会停止切割，即每个点都单独存在于一个子空间内，但那些分布稀疏的点，大都很早就停到一个子空间内了。随机选择m个特征，通过在所选特征的大值和小值之间随机选择一个值来分割
基本概念孤立森林（Isolation Forest）是一种基于异常检测的机器学习算法，用于识别数据集中的异常点。孤立森林算法在异常检测、网络入侵检测、金融欺诈检测等领域有广泛应用，并且在处理大规模数据和高维数据时表现出色。孤立森林的基本思想的前提是，将异常点定义为那些 容易被孤立的离群点：可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数
class sklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=’legacy’, max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None, behaviour=’old’, random_state=None, verbose=0, wa
# Python孤立森林
孤立森林（Isolation Forest）是一种用于检测异常值和离群点的机器学习算法。它基于孤立树的概念，通过将异常点与正常点分离开来构建一棵孤立树，从而检测异常值。孤立森林在异常检测、欺诈检测和异常行为检测等领域有着广泛的应用。
## 孤立森林的原理
孤立森林的原理基于以下两个假设：
1. 异常点往往比正常点更容易被随机分割。
2. 异常点在树中的深度相对较小。
原创
2023-07-28 10:50:20
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