3、微软 Azure 入门与资源管理器深度解析

微软 Azure 入门与资源管理器深度解析

1. Azure 服务与订阅类型概述

Azure 提供了丰富的服务,涵盖机器学习、身份验证、监控和迁移等多个领域:
- 机器学习 :Azure 机器学习服务、Azure 机器人服务、认知服务和 Azure 搜索。
- 身份验证 :Azure 活动目录、Azure AD 企业对企业和 Azure AD 企业对消费者。
- 监控 :应用程序洞察、Azure 监视器和 Azure 日志分析。
- 迁移 :Azure 站点恢复、Azure 成本管理、Azure 数据库迁移服务和 Azure 迁移。

Azure 提供多种订阅类型,以满足不同用户的需求:
| 订阅类型 | 特点 |
| — | — |
| 免费账户 | 可获得 200 美元(或当地货币等值金额),在 30 天内用于任何 Azure 服务。此外,还提供 12 个月的部分 IaaS 和 PaaS 服务免费使用,如 750 小时的 B1S 通用虚拟机、5GB 本地冗余热层 Blob 存储等。 |
| 即用即付(PAYG) | 最常见的标准订阅方式,每月会收到发票,显示使用 Azure 免费层服务之外的资源费用。 |
| 企业协议(EA) | 适用于愿意承诺三年 Azure 订阅的大型企业,微软提供特殊折扣和专用管理门户,用于分析支出、创建预算和跟踪使用情况等。需提前支付年费,未使用部分将失效,但每年合同结束时可调整下一年费用。 |
| 其他订阅 | 包括 Vi

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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