29、搭建基于 AWS 的在线游戏商店订单通知服务

搭建基于 AWS 的在线游戏商店订单通知服务

1. 安装 AWS CLI

为了在部署无服务器函数和创建 S3 存储桶时节省时间,我们需要安装 AWS 命令行界面(CLI)。安装过程很简单,可通过 pip 进行安装,并且 AWS CLI 支持 Python 2 和 Python 3,能在 Linux、macOS 和 Windows 等不同操作系统上运行。
操作步骤如下:
1. 打开终端,输入以下命令:

pip install awscli --upgrade --user

--upgrade 选项会让 pip 更新所有已安装的依赖项, --user 选项表示 pip 将把 AWS CLI 安装到本地目录,不会影响系统全局安装的库。在 Linux 系统上,使用 --user 选项安装 Python 包时,包将安装在 .local/bin 目录下,确保该目录已添加到系统路径中。
2. 验证安装是否成功,输入以下命令:

aws --version

正常输出示例如下:

aws-cli/1.14.30 Python/3.6.2 Linux/4.9.0-3-amd64 botocore/1.8.34

【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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