12、在 Microsoft Azure 上构建基础设施

在 Microsoft Azure 上构建基础设施

在当今数字化时代,云计算已经成为企业和开发者的重要选择。Microsoft Azure 作为领先的云计算平台之一,提供了丰富的服务和功能,可帮助用户构建强大的基础设施。本文将详细介绍在 Microsoft Azure 上构建基础设施的关键步骤和要点。

1. 调整订阅名称

在注册 Azure 时,可能使用了免费试用或 MSDN 优惠,默认的订阅名称通常比较通用,如“Free trial”。当使用多个订阅用于不同目的时,重命名订阅是很有必要的,因为订阅名称会用于计费。以下是更改订阅名称的具体步骤:
1. 在 Azure 管理门户中,选择屏幕右上角的账户名称。
2. 选择“View my bill”。
3. 双击想要更改的订阅名称。
4. 向下滚动并选择“Edit subscription details”。
5. 填写新名称并点击对勾。

2. Microsoft Azure 账户

要访问 Azure 服务,需要一个账户,账户类型主要有以下两种:
- 组织账户 :可以是 Windows Azure Active Directory 账户或组织内使用的 Active Directory 账户,例如 peter@contoso.onmicrosoft.com 或 peter@acme.com。
- Microsoft 账户 :用于访问 Microsoft 服务,如 TechNet,它是以前 Windows Live ID 的新名称,可以使用任何电子邮件地址作为账户名。 <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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