4、AWS 身份与访问管理全解析

AWS 身份与访问管理全解析

1. AWS 服务架构基础

亚马逊采用地理区域系统为终端用户提供基于云的服务。并非所有的 AWS 服务都在每个区域可用。一个 AWS 区域是世界上提供云服务的物理位置,每个区域又被划分为多个可用区,每个可用区由一个或多个数据中心组成。边缘位置则是 CloudFront 的内容分发端点,Amazon CloudFront 是一个安全的内容分发服务,它与 Amazon 的 S3 集成,允许在靠近消费点的地方缓存常用的媒体文件。我们可以通过 AWS 管理控制台、命令行界面、特定平台的开发人员 SDK 以及一组 RESTful Web 服务来访问 AWS 服务。

2. IAM 基础概念
2.1 根账户

当注册使用 AWS 时,需要提供电子邮件地址和密码,成功注册后会创建一个根身份。根账户对 AWS 账户中的所有资源拥有无限制的访问权限,包括计费和更改密码的能力。但亚马逊建议不要将根账户用于日常访问,也不要与任何人共享根账户凭据。为了增加安全性,应该在根账户上启用多因素身份验证(MFA)。对于日常使用,建议使用 IAM 创建单独的用户,并使用组和策略为这些用户设置适当的访问级别。

2.2 用户

IAM 用户对应于组织中的用户或应用程序。每个 IAM 用户都有专用的登录链接、密码和访问密钥,但 IAM 用户不是单独的 AWS 账户,而是存在于根 AWS 账户内。IAM 用户可以使用专用登录链接和密码登录 AWS 管理控制台,也可以使用一组访问密钥以编程方式访问 AWS 服务。由于 IAM 用户可以拥有自己的访问密钥,因此可以为需要以编程方式访问 AWS 的应用程序创建 IAM 用户。亚马逊建

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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