5、亚马逊云服务(AWS)免费服务使用指南

AWS免费服务使用与安全指南

亚马逊云服务(AWS)免费服务使用指南

1. 免费账户简单任务操作

拥有免费账户后,可尝试一些基础操作,如创建在线存储区域、移动文件、复制文件回本地硬盘以及删除在线存储中的文件。这些操作是在本地驱动器和 AWS 云之间移动数据的常见活动,具体步骤如下:
1. 点击“Sign in to the Console”或选择“My Account ➪ AWS Management Console”,会出现类似登录页面。
2. 登录账户,会看到亚马逊网络服务列表,但并非所有服务都免费,只有免费套餐内的服务才可免费使用。
3. 在“Storage & Content Delivery”组中点击“S3”(可能需从页面顶部的“Services”下拉菜单中选择),进入样本存储服务(S3)介绍页面,需先阅读相关说明。使用 S3 需先创建存储桶(bucket),用于存放传输到 AWS 的数据。
4. 点击“Create Bucket”,出现“Create a Bucket”对话框。“Bucket Name”为存储桶名称,需选择合适名称,可查看命名限制:http://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/BucketRestrictions.html 。“Region”指定存储桶的物理存储位置,本地存储桶响应更快,其他地区的存储桶可能更具弹性,不易受本地事件影响。
5. 输入存储桶名称(如“johnm.test - bucket”)并选择区域(如“Oregon”),然后点击“Create”,会看到包含所有存储桶列表的新页面,目前可使用默认属性操作文件。
6. 点击刚创建的存储桶条目,会看到该存储桶为空的控制台界面。
7. 点

【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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