63、构建 AWS 应用的实践指南

构建 AWS 应用的实践指南

1. Amazon Cognito 使用建议

为了给用户提供流畅且安全的体验,可采用以下 Amazon Cognito 的使用方法:
- 使用 Amazon Cognito 内置的用户注册和登录流程。
- 利用合适的用户池属性来存储用户数据,如电子邮件地址和电话号码。
- 运用 Amazon Cognito 内置的用户数据存储功能,如自定义属性和用户池,以降低数据泄露风险。
- 将加密后的敏感信息(如密码)存储在 Amazon Cognito 用户池中。
- 启用 Amazon Cognito 的日志记录和监控功能,以便快速检测和响应安全问题。
- 考虑使用 Amazon Cognito 联合身份实现跨多个 AWS 服务和应用程序的安全单点登录(SSO)。

此外,要定期审查和更新 Amazon Cognito 用户池的安全策略,确保其符合最新的安全标准。更多最佳实践可参考: https://docs.aws.amazon.com/cognito/latest/developerguide/multi-tenant-application-best-practices.html

2. 定义数据库属性

对于电商网站 AWSome Store,可根据以下需求定义数据库表和属性:
| 表名 | 存储

【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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