7、深入探索 Azure 计算资源部署与虚拟机配置

深入探索 Azure 计算资源部署与虚拟机配置

1. 网络安全组与子网关联

在 Azure 中,默认的入站和出站规则使用起来存在局限性,无法选择性删除单个规则,因此建议重新创建所需规则。若要将新的网络安全组(NSG)与 VNet1 上的 web1 子网以及 VNet2 上的 web2 子网关联,可按以下步骤操作:
1. 在 NSG1 配置面板中,选择“子网”。
2. 在“子网”面板中,点击“关联”。
3. 在“关联子网”面板中,选择合适的虚拟网络和子网。
此过程需分别对 VNet1/web1 和 VNet2/web2 各执行一次。

2. 理解服务端点

服务端点通过限制特定 Azure 服务与虚拟网络的连接来保障其安全。例如,有一个存储敏感数据的存储账户,仅允许特定虚拟网络上的虚拟机访问。创建服务端点的步骤如下:
1. 在 Azure 门户中,浏览到 VNet1,选择“服务端点”设置。
2. 在工具栏上,点击“添加”。
3. 在“添加服务端点”面板中,选择“Microsoft.Storage”作为服务,“app1”作为子网,然后点击“添加”完成配置。

完成上述操作后,还需将存储账户与 app1 子网关联。操作步骤如下:
1. 打开存储资源管理器,确保能连接到存储账户。
2. 返回 Azure 门户,浏览到 VNet1 资源,选择“服务端点”设置。
3. 从“Microsoft.Storage”上下文菜单中,选择“在存储账户中配置虚拟网络”。
4. 在“存储账户”面板中,选择存储账户和“防火墙和虚拟网络”设置。
5. 在“允许访问来源”部分,

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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