12、Amazon DynamoDB 数据存储与 Cognito 应用安全指南

Amazon DynamoDB 数据存储与 Cognito 应用安全指南

1. Amazon DynamoDB 数据存储要点

在使用 Amazon DynamoDB 进行数据存储时,有一些关键的限制和特性需要了解:
- 返回文档数量限制 :最大返回文档数量为 100。如果请求的项目超过 100 个,会发生 ValidationException
- 返回记录大小限制 :返回记录的最大大小为 16 MB。剩余项目的键将作为未处理项目返回,我们可以重试获取这些项目。
- 吞吐量异常 :如果所有项目获取失败,会发生 ProvisionedThroughputExceededException 。如果只有部分失败,失败项目的键会和结果一起返回,我们同样可以重试。
- 并行检索 :项目可以并行检索,但顺序可能无法保证。
- 属性过滤 :我们可以过滤返回的属性,这不会影响成本,但可以在 16 MB 限制内返回更多项目。

以下是 AWS 文档中一些有用的链接,可用于进一步学习 DynamoDB:
- JavaDocumentAPIItemCRUD
-

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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