42、公共云:构建现代企业的基石

公共云:现代企业的基石与挑战

公共云:构建现代企业的基石

1. 公共云简介

公共云是由第三方云服务提供商拥有并管理的云基础设施,通过互联网向多个客户提供服务。公共云资源可以包括服务器、存储、应用程序和其他服务。这种模式允许企业无需购买和维护昂贵的硬件,从而降低了初期投资和运营成本。同时,公共云的高可用性和可靠性为企业提供了稳定的服务保障。

2. 公共云的特点

2.1 多租户模型

公共云采用多租户模型,多个客户共享相同的物理或虚拟资源,但数据和资源在逻辑上是隔离的。这意味着每个客户的数据和应用程序不会受到其他客户的影响,同时共享资源可以最大化利用率,降低成本。

2.2 按需自助服务

公共云提供按需自助服务,用户可以按需自行配置和管理计算资源,无需人工干预。用户可以通过云服务提供商的门户网站或API轻松创建、配置和销毁资源,大大提高了工作效率。

2.3 广泛的网络访问

公共云资源可以通过互联网从任何地方访问。用户只需具备互联网连接,即可在任何设备上访问和管理其云资源。这使得远程工作和分布式团队协作变得更加容易。

2.4 资源池化

公共云提供商将资源集中在一个或多个数据中心,并根据客户需求分配这些资源。资源池化不仅提高了资源利用率,还使得资源管理更加灵活。云服务提供商通常会根据客户的需求动态分配资源,确保资源的最佳利用。

2.5 快速弹性

公共云支持快速弹性,用户可以快速扩展或缩减资源,以适应业务需求的变化。例如,电商企业在促销期间可以临时增加服务器资源以应对流量高峰,促销结束后再缩减资源,避免资源浪费。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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