16、多云着陆区创建与策略管理

多云着陆区创建与策略管理

1. 创建不同云平台的着陆区

1.1 创建 AWS 着陆区

AWS 提供基于 Node.js 运行时的 AWS Landing Zone 完整解决方案。为节省启动时间,它会设置好基本配置,并部署 AWS 账户自动售货机(AVM),通过单点登录来配置新账户。

AWS Landing Zone 包含四个遵循 AWS 云采用框架(CAF)的账户:
- 组织账户 :用于控制着陆区的成员账户和配置,S3 存储桶中有清单文件,该文件设置区域和组织策略参数,还涉及 AWS CloudFormation 服务。
- 共享服务账户 :默认通过单点登录(SSO)管理相关账户,SSO 集成和 AWS 托管的 AD 托管在此账户,AVM 在此发挥重要作用。
- 日志存档账户 :使用 CloudTrail 和配置日志,CloudTrail 监控并记录 AWS 环境中的账户活动。
- 安全账户 :包含密钥库和 AWS 提供的两个安全服务 GuardDuty 和 Amazon SNS,着陆区实施初始安全基线。

AVM 用 Node.js 模板设置组织单元,启动着陆区的基本账户,其中包括允许联合访问 AWS 账户的 AWS SSO 目录。

1.2 创建 GCP 着陆区

GCP 与 Azure 和 AWS 有很大不同,更侧重于容器。在 GCP 着陆区,需创建虚拟专用云(VPC)网络并设置 Kubernetes 网络策略,定义隔离和非隔离 Pod 的

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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