9、深入理解 Terraform:资源清理与状态管理

深入理解 Terraform:资源清理与状态管理

1. Terraform 资源清理

当你完成 Terraform 的实验后,为避免 AWS 产生不必要的费用,建议移除所有创建的资源。由于 Terraform 会跟踪你创建的资源,清理操作十分简单,只需运行 destroy 命令:

$ terraform destroy

运行该命令后,Terraform 会列出即将销毁的资源,例如:

Terraform will perform the following actions:
  # aws_autoscaling_group.example will be destroyed
  - resource "aws_autoscaling_group" "example" {
      (...)
    }
  # aws_launch_configuration.example will be destroyed
  - resource "aws_launch_configuration" "example" {
      (...)
    }
  # aws_lb.example will be destroyed
  - resource "aws_lb" "example" {
      (...)
    }
  (...)
Plan: 0 to add, 0 to change, 8 to destroy.
Do you really want to destroy al
【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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