47、活动目录规划全解析:从组织单位到命名约定

活动目录规划全解析:从组织单位到命名约定

在当今数字化的网络环境中,活动目录(Active Directory)的规划至关重要,它直接影响着网络资源的管理、安全权限的分配以及系统的整体性能。下面将深入探讨活动目录规划中的关键要素,包括组织单位(OU)的规划、站点的规划以及命名约定的设计。

1. 组织单位(OU)规划

组织单位(OU)是活动目录中用于分层组织对象的基本概念。它可以包含其他OU,形成层次结构,还能容纳用户、组、打印机和共享文件夹等对象。通过合理使用OU,系统管理员可以在域内创建反映内部业务环境的结构,从而更高效地管理和维护网络环境。

1.1 使用OU管理资源

将所有网络资源信息存储在活动目录中,可实现对用户、计算机和安全权限的集中管理。在域内,可根据业务组织将用户分组到不同的OU中。例如,工程部门的OU可以进一步划分为工程经理和软件开发人员等层次,软件开发人员还可再细分为高级软件开发人员。

与将所有对象集中在一个或几个容器中相比,使用OU进行组织可以大大提高管理效率。如果需要为销售部门的成员进行特定设置,使用OU可以避免手动逐个选择用户的繁琐过程,减少错误发生的可能性。

需要注意的是,OU是专门为管理目的设计的容器,它并不替代用于管理安全和应用权限的组。一般的管理实践是先将用户放入组中,再将组放入OU,这样既能设置安全权限,又能使组策略等功能的管理更加便捷。

与使用多个域相比,使用OU具有以下优势:
- 可以一次性为OU内的所有对象管理安全和其他权限。
- 提供更灵活的容器,比域更容易移动和重新设计。
- 允许所有对象使用相同的命名空间,同时反映业务组织。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值