18、从 NIS 过渡到 LDAP 的全面指南

从 NIS 过渡到 LDAP 的全面指南

在当今的网络环境中,从网络信息服务(NIS)过渡到轻量级目录访问协议(LDAP)是提升系统管理效率和安全性的重要举措。本文将详细介绍从 NIS 到 LDAP 过渡的相关任务、先决条件、设置步骤、自定义映射示例以及使用 Sun Java System Directory Server 的最佳实践。

1. 过渡任务概述

以下表格列出了使用标准和自定义 NIS 到 LDAP 映射安装和管理 N2L 服务所需的程序:
| 任务 | 描述 |
| — | — |
| 完成所有先决条件 | 确保正确配置 NIS 服务器和 Sun Java System Directory Server(LDAP 服务器) |
| 设置 N2L 服务 | 在 NIS 主服务器上运行 inityp2l 以设置标准或自定义映射 |
| 自定义映射 | 查看如何为 N2L 过渡创建自定义映射的示例 |
| 配置 Sun Java System Directory Server 与 N2L | 配置和调整 Sun Java System Directory Server 作为 LDAP 服务器进行 N2L 过渡 |
| 故障排除 | 识别和解决常见的 N2L 问题 |
| 恢复到 NIS | 使用适当的映射恢复到 NIS |

2. 过渡先决条件

在实施 N2L 服务之前,必须检查或完成以下项目:
- 确保系统在运行 inityp2l 脚本以启用 N2L 模式之前已设置为正常工作的传统 NIS 服务器。
- 配置系统上的 LDAP 目录服务器:

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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