17、Windows Server 2008 Active Directory设计与管理

Windows Server 2008 Active Directory设计与管理

1. 占位符域模型

占位符域模型,也称为无数据父域模型,结合了单命名空间/多域模型和对等根模型,值得特别关注。该模型的森林根是一个未占用的域,多个子域中填充了用户账户和其他对象。

1.1 优势

  • 保护架构 :与对等根模型一样,架构与用户域分离,限制了架构的暴露,有助于保护架构。
  • 避免政治问题 :用户账户在命名空间中的逻辑级别一致,避免了不同组之间的优越感或自卑感。

1.2 实际设计示例

以CompanyE为例,这是一家建筑公司,在多个城市设有主要办事处。公司采用了占位符域模型,其结构如下:
| 区域 | 子域 |
| ---- | ---- |
| 欧洲 | europe.companye.com |
| 亚洲 | asia.companye.com |
| 北美 | na.companye.com |
| 南美 | sa.companye.com |

所有用户向以地理位置为中心的子域进行身份验证。纽约的管理员将架构主控功能隔离到占位符域中,限制其暴露,并仅允许一小部分高级管理员访问该域。每个域在逻辑上也进行了定向,以给每个地理单元一种自治的感觉。

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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