41、使用 AWS 和 Azure 进行云部署

使用 AWS 和 Azure 进行云部署

近年来,计算平台从本地部署向私有和公有云发生了显著转变。在这个不断变化且节奏加快的世界里,将应用程序部署和运行在高度可扩展、高效且安全的基础设施中,对全球的企业和组织而言至关重要。而且,与当前的公有云服务相比,使用本地计算资源来维持同等水平的安全性和性能所需的成本和专业知识,变得越来越难以证明其合理性。因此,无论规模大小,企业和团队都越来越多地采用公有云服务,尽管大型企业的行动相对迟缓。

云计算有一个很好的比喻,即按需提供应用服务。如果你需要为应用程序获取更多资源,只需“打开水龙头”,就能按需调配任意数量的虚拟机或实例(横向扩展);或者,对于某些实例,你可能需要更多的 CPU 或内存(纵向扩展)。当不再需要这些资源时,只需“关闭水龙头”即可。

公有云服务以相对较低的价格提供了所有这些功能,免除了维护本地基础设施以实现这些功能时可能产生的运营开销。

本文将介绍两大主要的公有云提供商——亚马逊网络服务(AWS)和微软 Azure,并为你提供在云端部署应用程序的实用指南。我们将重点关注典型的云管理工作负载,涵盖使用 Web 管理控制台和命令行界面进行操作。

1. 关键主题
  • 操作 AWS EC2
  • 操作微软 Azure
2. 技术要求

要完成相关任务,你需要具备以下条件:
- 如果你想跟随实践示例操作,需要拥有 AWS 和 Azure 账户。这两家云提供商都提供免费订阅:
- AWS 免费套餐:https://aws.amazon.com/free
- 微软 Azure 免费账户:ht

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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