小型 IT 解决方案(1)

IT主题的小型文献综述 Redis数据库文献综述 摘 要:本文介绍文献综述的技巧,并进行分析。在此基础上,再将这几种技巧方法结合实际写作进行简要分析。从文献综述的写作目的和常见问题入手介绍文献综述写作需要避免的问题,以及突出展示论文的注释书目写作的关键技巧和心得。关键词:文献综述;论文写作 引言 科学写作的方法有许多,从文献综述的角度进行分析比如,从论文如何突出创新性的角度,还有论文的取材有 道和注释书目的写作的技巧方面等。如何对文献综述内容进行组织,我们需要知道如何进行文献综述的常用问题和一 般步骤。如何强化文献论 阅读详情
小型 IT 解决方案
小型 IT 解决方案 是针对基于服务器的计算技术的初级解决方案,面向那些寻求廉价、安全、可靠而易于使用的重要核心信息技术 (IT) 功能的小型企业。此解决方案面向那些最多拥有 50 个用户的组织。

小型 IT 解决方案 为在小型企业中实现 IT 解决方案提供了详细的分步指导。

单击此处可下载下列各章 — 小型 IT 解决方案 1.1 版即由这几章构成: 


? 小型 IT 解决方案简介
 
? 设计网络
 
? 小型企业服务
 
    ? 远程管理与支持服务
 
? Windows 存储
 
? 测试小型 IT 解决方案
 
 
    小型 IT 解决方案简介
发布日期: 2004年12月28日

该章简要介绍了构成 Microsoft 中小型企业解决方案的三种解决方案,为小型 IT 基础结构提供了一份综合性的端到端连接指导说明概述,还对构成本文档集的各章作了概述。


简介
发布日期: 2004年12月28日

本章介绍了小型 IT 解决方案 的目标、服务和客户方案。此外,本章还介绍了小型 IT 解决方案 的网络、安全性、管理与支持、服务器以及存储体系结构设计。本章列出了用于构建小型 IT 解决方案 的 Microsoft 技术和互补型合作伙伴的技术。本章还为构成小型 IT 解决方案 内容模型的各章提供了一个路线图。

目标读者
小型 IT 解决方案 中的指导说明是专门为小型企业经营者的解决方案提供商和顾问提供的。通常,解决方案提供商扮演着多种角色,担当着包括业务开发和解决方案部署在内的多种职责。本指南旨在满足那些担当着这些不同职责的解决方案提供商的信息需求。

本指南也适用于那些为其企业实施技术解决方案的客户。 
Microsoft 中小型企业解决方案计划
发布日期: 2004年12月28日

注意:本节是为方便读者阅读而从“Microsoft 中小型企业解决方案计划概述”文档中复制过来的。

信息技术 (IT) 环境是由各种各样的供应商提供的大量产品构成的,这些供应商包括 Microsoft?、原始设备制造商 (OEM) 和独立软件供应商 (ISV)。因此,选择一套合适的产品以获得一个经济高效、简单、安全而且可靠的 IT 基础结构,是一项非常复杂的任务。操作和管理该基础结构则是一个更大的难题。

Microsoft 中小型企业解决方案 计划提供了一个指南,可帮助客户实现一套完整的 Microsoft 解决方案的价值。基于企业规模和技术技能水平,我们提供了以下三种核心 IT 解决方案 — 这三种解决方案既满足了企业要求,又克服了当前的限制:

1.
 对等 IT 解决方案:是为仅需要基本 IT 服务(例如,文件、打印和 Internet 连接共享 (ICS))的很小的企业设计的。
 
2.
 小型 IT 解决方案:是为当前拥有不足 50 个用户的企业设计的。此解决方案基于最多可支持 75 个经授权客户端的 Microsoft? Windows? Small Business Server 2003。Windows Small Business Server 2003 提供了一套用于电子邮件、本地和远程客户端网络、文件和打印服务的核心技术服务。
 
3.
 中型 IT 解决方案:是为那些越来越多地使用 IT 技术提高员工的能力和加强与客户的联系的、正在发展壮大的企业设计的。在 IT 设计和支持的用户数方面,中型 IT 解决方案 提供了更大的灵活性。
 

上述解决方案中的每个方案都是模块化的,这使得客户能够挑选他们需要的服务。

Microsoft 中小型企业解决方案 计划的目标包括:

? 安全可靠的基础结构:提供一个基于 Microsoft 技术和互补型合作伙伴技术的安全可靠的基础结构。该基础结构的一些关键组件包括备份和恢复技术、防病毒技术、防火墙和 Microsoft Active Directory? 目录服务。
 
? 用以支持员工、合作伙伴和客户的基础结构:为员工、合作伙伴和客户之间的通信和协作提供一个基础结构,使他们无论是在工作场所内还是在工作场所外都能访问信息和应用程序。
 
? 标准的、集成的基础结构:提供一个用于运行业务线 (LOB) 应用程序(包括 Microsoft 企业解决方案和非 Microsoft 企业应用程序)的标准的、集成的基础结构。为实现无缝操作,这些应用程序需要与核心基础结构的目录服务、备份、监视和安全服务集成在一起。
 
? 帮助联系客户的基础结构:为使用 Web 站点和应用程序(如客户关系管理 (CRM) 应用程序)联系客户而提供的工具。
 

有关整个中小型企业计划的详细信息,请参阅“Microsoft 中小型企业解决方案计划概述”文档。

本章的其余部分主要描述小型 IT 解决方案。 
客户方案
发布日期: 2004年12月28日

小型 IT 解决方案 是为具有以下特征的客户方案而设计的:

1.
 企业规模:企业中计算机用户的数量从 5 到 50 不等。
 
2.
 IT 员工:没有专门的 IT 人员。
 
3.
 用户 IT 技能:企业用户操作技术产品的技能很有限。企业所有者的 IT 技能可能很有限,也可能较高。
 
4.
 用户:既有远程用户,又有本地用户,这些用户对于服务需要拥有类似的访问权。
 

小型 IT 解决方案 的用户可能已在他们的当前环境中使用了多种不同的技术产品。下表列出了初始环境以及与这些环境相关的主要限制。

初始环境 主要限制 
没有网络
 没有共享资源和多个打印机。
 
对等网络
 企业数据分散在多台计算机上。
 
基于 Microsoft Windows NT? 4.0 服务器的环境
 与当前的 Microsoft 产品相比,服务功能和性能很有限,且支持和维护成本较高。
 
基于 Linux 或 Novell 的环境
 与客户端计算机的集成度很低、服务功能差并且服务集成度低。另外,这些环境可能难以使用和管理。
 

表 1. 各种 IT 环境

解决方案的目标
发布日期: 2004年12月28日

小型 IT 解决方案 提供的最终用户功能可以使小型企业能够发挥出那些使用 Microsoft 技术及 Microsoft 合作伙伴技术的员工的生产潜力。小型 IT 解决方案 的目的是:

? 提高员工的能力:向组织中的员工提供了以下工具:

? 消息服务:

? 功能丰富的电子邮件和消息协作工具。
 
? 共享传真服务;与客户端计算机紧密集成。
 
 
? 使用 Microsoft Windows SharePoint? Services 通过团队站点实现的协作。
 
? 可靠且可伸缩的存储。
 
? 紧密地、流畅地集成的文件和打印服务功能。
 
? 从企业的主位置内部或外部对信息和应用程序进行的远程访问。
 
? 紧密集成的安全无线连接。
 
 
? 安全性:提供安全的计算基础结构并简化了保护环境安全的过程。
 
? 可靠性:提供了一个基于 Microsoft 技术及互补型合作伙伴技术的可靠基础结构。
 
? 最大限度地降低成本:帮助最大限度地降低 IT 基础结构、软件和管理的成本。下表列出了小型 IT 解决方案 的主要成本构成和用于最大限度地降低这些成本的策略。

成本构成 如何最大限度地降低成本 
产品成本(Microsoft 和合作伙伴)
 确定并选择符合企业要求的合适的产品。
 
部署成本
 对部署进行规划并使其自动进行,从而避免昂贵的试验和错误的部署方法。自动部署缩短了部署时间,从而降低了成本。
 
支持和维护成本
 产品是紧密集成的,并且经过充分的测试,因而支持需求得以减少。此解决方案还为远程支持提供了便利,这可以减少现场支持成本。
 
管理成本
 远程管理和更好的产品集成可降低成本。
 
停机时间成本
 预防性监视和硬件冗余可以降低成本,因为预防性监视可以提前发现潜在问题,硬件冗余可以减少因硬件故障而产生的成本。
 
用户培训成本
 用户培训成本得到了最大幅度的降低,因为解决方案已与大家熟知的 Microsoft 桌面产品(例如 Microsoft Office 和 Microsoft Windows? XP)紧密集成在了一起。
 

表 2. 小型 IT 解决方案的成本构成
 
服务
发布日期: 2004年12月28日

此版小型 IT 解决方案 文档提供了以下服务:

? 有连接的、可靠的局域网 (LAN)。
 
? 安全的无线网络访问。
 
? 安全的入站和出站 Internet 访问。
 
? 使用 Microsoft Windows Small Business Server 2003 Standard Edition 的通信与协作服务。
 
? 使用 Windows Small Business Server 2003 的消息服务。
 
? 使用 Windows Small Business Server 2003 的集成监视服务。
 
? 使用 Windows Small Business Server 2003 的集成备份和恢复服务。
 
? 使用 Windows Small Business Server 2003 的文件和打印服务。
 
? Active Directory 集成环境。
 
? 使用 Microsoft Windows Storage Server 2003 的、与网络相连的存储。
 
? 内部 IT 环境的远程管理和支持。
 
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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