13、AWS资源管理与监控:资源组、预算和CloudWatch的应用

AWS资源管理与监控:资源组、预算和CloudWatch的应用

1. 资源组的使用

资源标签只是管理AWS资源的起点,还可以创建资源组,利用标签关联账户中的各类资源。以下是创建资源组的具体步骤:
1. 点击“Resource Groups”下拉菜单(与访问“Tag Editor”的菜单相同),然后选择“Create a Resource Group”。
2. 为资源组取一个描述性的名称。
3. 选择一个现有的标签。可以点击“Tags”框,查看所有现有标签的名称;也可以直接输入标签名称,AWS会尝试匹配。对于右侧的“值”框,也可以采用相同的操作。
4. 可以通过指定特定的区域和/或资源类型来进一步缩小选择范围。

创建完成后,点击“Save”,不仅会保存资源组,还会立即进入一个定制化的控制台,该控制台仅显示属于该资源组的已标记资源。之后,通过点击屏幕顶部的“Resource Groups”下拉菜单并选择相应的组,即可访问这个定制化控制台。

下面是创建资源组的流程图:

graph LR
    A[点击Resource Groups下拉菜单] --> B[点击Create a Resource Group]
    B --> C[为资源组命名]
    C --> D[选择现有标签]
    D --> E[指定区域和资源类型(可选)]
    E --> F[点击Save]
    F --> G[进入定制化控制台]

资源组的相关定义如下:
| 术语 | 定义 |
|

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础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效率,为后续的电能治理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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