6、Azure存储管理与虚拟网络拓扑规划

Azure存储管理与虚拟网络拓扑规划

1. Azure存储管理

1.1 表服务

许多Azure开发者喜欢表服务,因为它是一种快速、可扩展且低成本的方法,可用于临时或永久存储应用程序数据。Azure表存储旨在实现单区域内的大容量NoSQL存储。如果你需要地理复制和全球规模的存储,可以考虑Azure Cosmos DB表API。更多信息请访问:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/table-introduction 。

1.2 队列服务

对于非软件开发人员来说,消息队列的概念可能比较陌生。如果将应用程序拆分为模块化服务(即微服务软件架构),则需要一种机制来实现这些服务之间的异步消息数据收发。队列存储本质上是一个快速、可扩展且相对简单的消息传递平台。如果开发者需要更高级的功能(如更高的扩展性、保证消息传递、事务支持等),可以参考存储队列服务的“大哥”——Azure Service Bus。

1.3 Azure磁盘存储

在微软推出托管磁盘之前,虚拟机(VM)的虚拟硬盘(VHD)存储在存储账户的Blob服务中。这种方式存在诸多问题:
- VHD与其他随机Blob混合存储,管理难度大。
- 管理员在清理Blob存储容器时,容易误删VM磁盘。
- Blob容器可能被授予全球匿名访问权限,如果容器中存储了VM VHD,会带来严重的安全问题。
- 存储账户的固定请求速率为每秒20,000次输入/输出操作,如果在单个存储账户中放置过多VHD,会严重影响VM性能。

使用托管磁盘后,VM的操作系统和数据磁盘由微软

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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