2、AWS 认证解决方案架构师 - 助理级考试备考全攻略

AWS 认证解决方案架构师 - 助理级考试备考全攻略

1. 备考内容概述

为准备亚马逊网络服务(AWS)认证解决方案架构师 - 助理级考试,需要掌握一系列关键主题。这些主题涵盖了云计算和 AWS 的基础知识,以及各种服务的详细信息,包括计算、存储、数据库、网络、安全等方面。

2. 考试涵盖的关键领域

考试主要涵盖四个不同的领域,各领域在考试中所占的权重不同,具体如下:
| 领域 | 考试占比 | 关键目标 |
| — | — | — |
| 设计安全架构 | 30% | - 设计对 AWS 资源的安全访问
- 设计安全的工作负载和应用程序
- 确定适当的数据安全控制措施 |
| 设计弹性架构 | 26% | - 设计可扩展且松耦合的架构
- 设计高可用性和/或容错架构 |
| 设计高性能架构 | 24% | - 确定高性能和/或可扩展的存储解决方案
- 设计高性能和弹性计算解决方案
- 确定高性能数据库解决方案
- 确定高性能和/或可扩展的网络架构
- 确定高性能的数据摄取和转换解决方案 |
| 设计成本优化架构 | 20% | - 设计成本优化的存储解决方案
- 设计成本优化的计算解决方案
- 设计成本优化的数据库解决方案
- 设计成本优化的网络架构 |

3. 各领域关键服务及概念
  • 计算服务 :EC2 实例是可用于在 AWS 上运行 Linux 和 Windows 工作负载的虚拟机。同时,EC2 实例依赖弹性块存储服务进行
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与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;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与异常处理机制。 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层与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与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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