10、使用 Cognito 构建安全的无服务器 Web 应用程序

利用 AWS Cognito 构建安全无服务器应用

使用 Cognito 构建安全的无服务器 Web 应用程序

1. 前端部署

在部署前端时,会在 dist 目录下创建 main.js 文件,同时生成包含额外图片的 assets 目录。使用 AWS 命令行进行前端部署,步骤如下:
1. 进入前端目录:

$ cd frontend
  1. 加载环境变量:
$ source ../.env
  1. dist 目录内容同步到 S3 存储桶:
$ aws s3 sync dist/ s3://$CHAPTER4_BUCKET

部署完成后,可通过浏览器访问以下 URL 进行测试:

https://<CHAPTER4_BUCKET>.s3-eu-west-1.amazonaws.com/index.html

<CHAPTER4_BUCKET> 替换为实际的存储桶名称,若一切正常,即可在浏览器前端创建和更新待办事项。

不过,当前系统是公开可访问的,任何互联网用户都能读取和修改待办事项列

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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