2、网络编程与自动化:从SDN到未来趋势

网络编程与自动化:从SDN到未来趋势

1. 适合阅读人群

在网络编程与自动化领域,有几类IT专业人员能从中受益:
- 网络工程师 :熟悉网络协议、网络设备配置以及网络运营管理。通过学习,可掌握使用自动化进行配置管理、故障排除和可观测性分析等技能,提高工作效率,构建更可靠的基础设施。且无需软件开发、编程、自动化或DevOps相关工具的先验知识,只需有开放的学习心态。
- 系统管理员 :主要负责管理连接到网络的系统,可能已有使用本书中部分工具(如Linux、源代码控制和配置管理系统)的经验。本书能帮助他们在不同场景下拓展对这些工具的理解,例如用Ansible配置网络交换机而非仅用于Linux服务器。若网络知识较薄弱,可搭配专注于核心网络概念的书籍,如《Packet Guide to Core Network Protocols》。
- 软件开发人员 :许多开发者可能有使用本书中编程语言和开发工具(如Python和Git)的经验。他们可以了解这些工具和语言在网络环境中的应用,如用Python检索和存储网络特定数据。前提是需具备基本的核心网络协议和概念知识,新手可能需补充相关书籍。

2. 本书使用的工具

网络编程与自动化领域的技术和工具有多种版本和变体。本书选用了一套具有代表性的工具,例如Linux系统,主要关注Debian、Ubuntu(基于Debian)和CentOS(基于Red Hat Enterprise Linux)。各工具的具体版本会在相应章节说明。

3. 在线资源

由于无法涵盖网络自动

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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