58、微软 Intune 应用管理与客户端 Hyper - V 全解析

微软 Intune 应用管理与客户端 Hyper - V 全解析

微软 Intune 应用管理

微软 Intune 是一款强大的设备管理解决方案,可用于管理多种类型的设备,包括 Windows PC、Mac OS X、Apple iOS 和 Android 设备。无论设备是否加入域,都能通过 Intune 进行管理,它支持公司发放设备和员工自带设备(BYOD)等多种场景。

应用添加与可见性

在完成向导并刷新浏览器后,新添加的应用会在“Apps”工作区中显示。这一过程确保了应用能够顺利进入管理系统,为后续的部署和管理奠定基础。

应用部署

当应用添加到应用列表后,下一步就是考虑应用的部署。管理员可以通过以下步骤进行部署:
1. 在应用列表中突出显示要部署的应用。
2. 点击顶部工具栏的“Manage Deployment”。

这将打开一个部署向导,用于确定该应用要部署到哪些设备或用户组,以及针对这些目标的部署操作。部署操作主要有以下几种:
| 部署操作 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 必需安装(Required install) | 应用会在无需最终用户干预的情况下部署到用户设备。但由于许可证限制和新的移动设备操作系统,用户可能仍会看到接受应用安装的提示,或者应用可能无法部署到较旧的移动操作系统。必需安装可以设置安装截止日期,如尽快、一周、两周、一个月或自定义日期和时间。 |
| 可用安装(Available install) | 应用会部署到公司门户,用户可以按需选择安装。许多 Intune 系统设计的初衷是让用户尽可能自助服务,以减轻帮

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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