24、可信云:支撑未来互联网的基石

可信云:支撑未来互联网的基石

1. 云计算与未来互联网

云计算有望成为未来互联网的核心技术,它能提供互联网规模且面向服务的虚拟化计算、数据存储、网络资源以及更高级别的服务。与当前以孤立供应商为主的云市场不同,未来互联网中的云计算将以独立供应商之间无缝的云容量联合为特征,类似于如今互联网中互联网服务提供商(ISP)的网络对等互联和 IP 转接购买。对于终端用户而言,通过与一家云提供商交互,就能无缝访问多家类似提供商提供的资源和服务。

云计算不仅仅是计算机服务器能力、存储和网络带宽融合产生的技术基础设施,它还是一种全新的计算业务和分发模式,建立了终端用户与数据中心之间的新关系,赋予用户对数据中心部分的“编程控制”。

一些项目,如 RESERVOIR 或 VISION 正在研究云间互联的核心技术基础,包括联合技术、互操作性标准或跨提供商的虚拟映像或数据放置策略。许多这些发展有望转移到 2011 年启动的未来互联网核心平台项目中。同时,像 DMTF 开放云标准孵化器、SNIA 云存储技术工作组或 OGF 开放云计算接口工作组等组织也在加强开放云标准的合作。

然而,信任和安全往往在这个背景下被视为事后考虑的问题,但它们可能最终成为云间互联愿景的主要阻碍。新兴的云基础设施需要尊重全球法律要求,由于当前法律系统尚未准备好应对云计算复杂性和普遍性带来的挑战,数据保护和隐私问题以及责任和合规性问题可能会阻碍云计算充分发挥潜力。云需要具备法规意识,确保数据移动受到限制,以符合包括欧盟数据保护指令 95/46/EC 等在内的各种国家立法。

目前,云计算在托管重要业务应用或关键基础设施时面临重大接受障碍。接下来将探讨其原因,并讨论复杂的信任和安全要求,同时调查现有

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
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