10、安全办公网络搭建与配置全解析

安全办公网络搭建与配置全解析

1. 软件使用条款说明

在软件使用方面,许多单用户产品可安装到管理共享中,但像微软 Office XP Professional 的个人版本则不允许这样做。不少人不喜欢商业产品常见的使用条款,所以有必要对软件许可进行一些说明。

所有软件都有许可,即使是免费使用的软件。软件属于版权持有者,除非作者或版权持有者明确放弃所有权并将其放入公共领域。以 GNU 通用公共许可证(GPL)发布的软件和专有软件一样,使用也受到限制。例如,修改 GPL 软件并分发修改后的二进制版本时,必须提供源代码,这是为了推动技术传播和防止创新被隐瞒。

商业和专有软件通常只允许支付许可费用并遵守使用条款的用户使用,GPL 软件也有特定的使用条件。如果不认可软件的使用条款,请勿使用该软件。Samba 是根据 GNU GPL 版本 2 的条款提供的,其源代码附带了该许可证的副本。

2. Windows 客户端配置

当需要部署 130 个新桌面系统以及重新安装部分笔记本电脑以适配新网络配置时,可采用以下步骤进行客户端配置:
1. 安装 MS Windows XP Professional :安装过程中,配置客户端使用 DHCP 进行 TCP/IP 协议配置,DHCP 会为所有 Windows 客户端配置本地子网定义的 WINS 服务器地址。
2. 加入 Windows 域 PROMISES :使用域管理员用户名 root 和为该账户分配的 SMB 密码。按照详细步骤加入域后,根据提示重启机器,然后使用域管理员账户(root)登录。
3.

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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