3、深入了解Azure Active Directory:概念、差异、许可与用户管理

深入了解Azure Active Directory:概念、差异、许可与用户管理

1. Azure AD基础概念

在学习Azure Active Directory(Azure AD)时,理解相关术语是第一步。以下是一些核心概念:
- 身份(Identity) :能够与Azure AD交互并通过身份验证的对象。例如用户,用户通过提供用户名和密码进行身份验证;服务器和应用程序则使用证书或密钥完成认证。
- 账户(Account) :与数据相关联的身份。以用户John Doe为例,其账户包含用户主体名称、登录名、经理姓名、部门等数据属性。账户可以是本地的,也可以在云端。
- Azure AD账户 :通常指工作或学校账户,可在Azure AD中预配,或通过Office 365等云服务创建。相关数据存储在Azure AD中,用于登录使用Azure AD作为认证提供者的服务。
- Azure订阅 :Azure中用于分隔计费和环境的容器。一个账户可以有多个订阅,用于创建隔离的环境和计费边界。每个订阅与一个租户一一对应,在多租户环境中可跨租户移动订阅。
- Azure AD租户/目录 :代表一个组织的Azure AD单一实例。注册Microsoft云服务(如Azure、O365等)时,会为用户预配一个专用的Azure AD实例,具有唯一的名称(后缀为onmicrosoft.com)和租户ID。组织可创建多个目录/租户以实现不同的用户和组环境。

2. Azure AD与Acti
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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