2、探索 Azure 云服务:入门指南与实用技巧

探索 Azure 云服务:入门指南与实用技巧

1. 适用人群与学习目标

在 IT 行业的转型期,无论你是 IT 专业人员、软件开发人员、系统管理员还是 DevOps 工程师,若想学习构建和运行安全、高可用的云应用所需的核心技能,那么这里就是你的理想之选。你应该具备一些虚拟机(VM)的使用经验,了解网络和存储的基础知识,能够创建基本的网站,并且明白 SSL 证书和数据库的概念。学习完核心流程后,你还将接触到容器、物联网、机器学习、人工智能和无服务器计算等新兴技术。

2. 学习方法与时间安排

学习时间没有严格的限制,你可以根据自己的作息来安排。如果你能抽出大约 45 分钟,就可以阅读一个章节并完成相关练习。每个章节都有新的内容,所以要给自己留出时间来吸收每天的知识。

学习内容主要分为四个部分:
- 第一部分 :涵盖一些 Azure 核心资源,建议按顺序学习,以建立扎实的基础。
- 第二部分 :涉及可用性和扩展性,你将学习如何自动扩展资源、进行负载均衡以及处理维护事件而不导致停机。
- 第三部分 :针对安全爱好者,包括如何加密虚拟机、在安全保险库中存储 SSL 证书以及备份和恢复数据。
- 第四部分 :介绍一些有趣的领域,让你了解 Azure 能为你和你的客户带来的价值,如自动化、容器、物联网和无服务器计算。

在学习过程中,你可以随时尝试书中的小任务,这些任务能让你快速体验新的概念。每个章节的结尾都有实践实验室练习,有些章节在中间也会有。通过这些练习,你

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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