1、云桌面安全与应用指南

云桌面安全与应用指南

1. 云桌面发展历程与现状

在计算机发展的长河中,微软一直扮演着重要的角色。1975 年,微软就提出了“让每张办公桌和每个家庭都有一台计算机”的愿景。随着时间的推移,Windows 操作系统不断演进。自 20 世纪 90 年代起,其操作系统开始支持远程访问。1994 年,微软在 Windows NT4 中引入了远程桌面协议(RDP 4.0),这一举措彻底改变了 IT 管理员远程管理服务器的方式,使得无需亲临服务器前就能进行操作。次年,Windows NT 引入的用户界面为 Windows 95 带来了开始菜单和任务栏,至今仍被数十亿用户使用。

之后,Windows 虚拟化随着远程桌面服务(RDS)的引入继续发展。不过,RDS 需要一个包含 Web 服务器、网关和代理的控制平面,以及用于用户会话的会话主机。直到 2012 年微软 Azure 推出,情况才有了新的变化。通过基础设施即服务(IaaS),可以在 Azure 上托管 RDS,控制平面也变成了基于云的服务,即 Windows 虚拟桌面(现在的 Azure 虚拟桌面)。2018 年,微软收购了 FSLogix。

随着虚拟化和云行业的发展,特定的虚拟化技能在各个企业中变得越来越重要。当应用程序转向软件即服务(SaaS)模式,变得更易于购买、维护和扩展时,云虚拟化在简单性方面却有所滞后。于是,Windows 365 应运而生,它是一种以云 PC 为端点、由微软管理的云服务,标志着新的计算革命的到来。Windows 365 和 Azure 虚拟桌面的发布,使相关企业在虚拟化领域占据了领先地位,这在 2023 年 Gartner 的桌面即服务魔力象限中得到了认可。

2. 现代虚拟化管理的挑战
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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