67、VDI、组策略与安全配置管理全解析

VDI、组策略与安全配置管理全解析

1. VDI 与组策略的最终思考

在管理计算机时,组织单位(OU)的创建通常会与管理者相对应。然而,对于虚拟桌面基础架构(VDI)机器,其管理方式可能需要区别于传统的桌面或笔记本电脑。为了实现这一目标,建议为 VDI 机器设置独立的 OU 结构,将代表 VDI 计算机的账户与实际机器的账户分开。这样做有三大好处:
- 精准策略应用 :能够将组策略对象(GPO)专门关联到这个结构,避免影响实际机器。
- 差异化管理 :由于 VDI 机器本身具有特殊性,不同的 OU 结构能时刻提醒管理者对其进行差异化管理。
- 简化环回策略处理 :如果对 VDI 机器使用环回策略处理,独立的 OU 结构会让这一操作更加便捷。

VDI 会话和远程桌面服务(RDS)机器类似,通常适合采用环回模式,特别是环回替换模式。这种模式能让使用 VDI 机器的用户获得特定于 VDI 环境的体验,而在正常的桌面和笔记本电脑环境中,他们则能获得常规的使用体验。

此外,关于 VDI 机器的配置文件和文件夹重定向的信息与常规机器相同。遵循相关配置指导,用户可以在实际机器和 VDI 机器之间实现流畅的漫游体验,正确共享个人配置文件并查看所有重定向的文件。

2. 安全配置管理器的演变

曾经,安全配置向导(SCW)是一款用于管理服务器安全的工具。它会扫描机器、检测服务器的使用情况、创建可导出的基线,并将基线转换为 GPO,然后将 GPO 关联到相似的服务器,以确保所有服务器具有相同的安全级别。然而,由于该工具

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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