58、Windows Vista 组策略深度解析

Windows Vista 组策略深度解析

1. 活动目录基础概念

在 Windows 网络环境中,活动目录(Active Directory)是核心组成部分,其中涉及到树(Trees)、森林(Forests)和组织单位(Organizational units)等重要概念。
- 树(Trees) :活动目录树的特点是一个或多个共享公共命名空间的活动目录域的连续链接,这些域通过父子关系连接在一起。例如多个 Microsoft 域,像 microsoft.com、msdn.microsoft.com、technet.microsoft.com、office.microsoft.com 等就构成了树结构。在某些情况下,单个充满域的树可能无法满足企业需求,比如企业收购其他公司后,需要将不同企业的计算资源(用户、计算机等)合并到一个管理结构中,这时就需要创建活动目录森林。
- 森林(Forests) :森林允许管理员以层次结构的方式将多个域树链接在一起,目的是在不共享公共命名空间的多个 Windows 服务器域之间创建管理关系,以反映企业收购、合并和分拆等现实业务的灵活性。例如包含 microsoft.com、live.com、msnbc.com 等域的森林结构。
- 组织单位(Organizational units) :组织单位是活动目录环境中非常重要的逻辑组件,它是域内的容器对象,用于将域计算机、用户和其他域对象分组到不同的逻辑单元中,这些单元也是管理实体。与标准组不同,组织单位可以包含计算机、共享资源、打印机以及组和用户。管理员可以使用组策略对象(GPO)管理组织单位中的对象,

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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