1、一个月午餐时间学会Azure:从入门到精通

一个月午餐时间学会Azure:从入门到精通

1. 前期准备

在开始学习Azure之前,需要明确是否适合自己以及如何使用相关学习资源。

首先要考虑是否适合学习Azure。如果你是一名想要在Azure中取得成功的IT工程师或开发者,这本书将为你提供坚实的基础。你将学习基础设施即服务(IaaS)和平台即服务(PaaS)解决方案,以及何时使用每种方法。在学习过程中,你会了解如何合理规划可用性和扩展性,牢记安全问题,并考虑成本和性能。

学习资源的使用方法如下:
- 主要章节 :系统学习Azure的各个方面知识。
- 立即尝试 :通过实践加深对知识的理解。
- 实践实验室 :进行实际操作,巩固所学内容。
- 源代码和补充材料 :可以在https://www.manning.com/books/learn-azure-in-a-month -of-lunches-second-edition 和https://github.com /fouldsy/azure-mol-samples-2nd-ed 获取相关资源。

创建实验室环境的步骤如下:
- 创建免费Azure账户 :这是进行后续学习和实践的基础。
- 额外实验练习:创建免费GitHub账户 :方便获取和管理相关代码资源。

在学习过程中,可能会遇到困难,此时可以参考http://docs.microsoft.com/a

【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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