快速获取1000个Adobe正版订阅?!使用G-Suite Workspace教育订阅搭建企业邮箱和申请其他教育订阅的步骤

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最近入手了一个G-Suite Workspace教育订阅全局管理帐号,体验了一把当校长的快感,本文就使用G-Suite Workspace教育订阅,您可以快速搭建企业邮局,并开通一系列强大的教育订阅服务做一个初步教程吧,将详细介绍如何配置G-Suite Workspace的企业邮局、通过SSO开通Canva和Adobe Express的教育订阅,以及如何申请其他教育许可。

一、使用G-Suite Workspace教育订阅搭建企业邮局

步骤1:注册G-Suite Workspace教育订阅

  1. 前往G-Suite官方网站,选择教育版进行注册。
  2. 按照提示填写相关信息并完成验证。

步骤2:配置DNS

  1. 登录到您的域名注册商的管理控制台。
  2. 找到DNS设置选项,添加所需的MX记录,确保邮件可以正常发送和接收。通常需要添加以下记录:
    • ASPMX.L.GOOGLE.COM. (priority 1)
    • ALT1.ASPMX.L.GOOGLE.COM. (priority 5)
    • ALT2.ASPMX.L.GOOGLE.COM. (priority 5)
    • ALT3.ASPMX.L.GOOGLE.COM. (priority 10)
    • ALT4.ASPMX.L.GOOGLE.COM. (priority 10)
  3. 保存设置,等待DNS记录生效,通常需要几小时至48小时。

步骤3:创建用户邮箱

  1. 登录G-Suite管理控制台,选择“用户”。
  2. 点击“添加用户”,填写必要的用户信息。
  3. 新用户将收到一封激活邮件,可以通过该邮箱发送和接收邮件。

二、通过SSO开通Canva托管学校教育订阅

步骤1:登录G-Suite管理控制台

  1. 以全局管理员身份登录您的G-Suite账户。

步骤2:配置SSO设置

  1. 选择“应用程序” > “SAML应用程序”。
  2. 点击“添加应用程序”,选择Canva。
  3. 按照Canva提供的指引,输入必要的SSO信息,保存设置。

步骤3:邀请用户

  1. 在Canva管理控制台,使用G-Suite账户登录。
  2. 邀请您的学生和教师加入,以获得大量的Canva免费教育订阅。

三、通过SSO开通Adobe Express托管学校教育订阅

(注意,这一步不适合那种用链接申请的G-suite,即不是通过正规提交资料申请的,购买时候自行辨别,所以不适用所有G-suite education)

步骤1:登录G-Suite管理控制台

使用全局管理员账户登录。

步骤2:配置SSO设置

  1. 进入“应用程序” > “SAML应用程序”。
  2. 点击“添加应用程序”,选择Adobe Express。
  3. 按照Adobe提供的指引输入SSO信息,保存设置。

步骤3:开通订阅

  1. 在Adobe管理控制台中,通过G-Suite账户登录。
  2. 为用户分配Adobe Express的教育订阅,用户将享受免费订阅及14天的Adobe全家桶试用。

四、申请其他教育许可

使用G-Suite Workspace教育订阅生成的学生邮箱,您还可以申请JB全家桶和Notion等产品的批量学生教育许可。这些产品通常提供教育机构的专属优惠,助力学生在学习和项目管理中更加高效。

通过以上步骤,您可以利用G-Suite Workspace教育订阅轻松搭建企业邮局,并开通多种教育工具的免费订阅服务,提升教育和工作效率。希望这些信息对您有所帮助!

下面是当校长一些成果的截图:

5000个Goggle帐号入手,无限Gmail,哈哈

无限的Canva高级订阅,香!

使用正规资料申请的G-Suite Workspace教育订阅还有无限量的Adobe Express 高级订阅,香

还能试用所有的Adobe全家桶订阅14天,超过1000个Adobe 全家桶订阅,香!

(前提是有资料在手,嘎嘎)

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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