4、探索 Azure 资源管理器:全面指南

探索 Azure 资源管理器:全面指南

1. 认识 Azure 资源管理器

Azure 资源管理器(通常缩写为 ARM)是 Microsoft Azure 底层的部署和管理服务。无论使用何种工具在 Azure 中执行操作,都会调用 ARM REST API。Azure 门户只是一个抽象了 ARM REST API 请求和响应的 Web 前端。

2. REST API 基础
  • API 定义 :应用程序编程接口(API)是一种软件规范,允许与其他软件应用程序进行交互。例如,Twitter 发布其 API 规范,使软件开发人员能够在自己的应用程序中使用 Twitter 服务。
  • REST 方法 :代表性状态转移(REST)是一种软件开发方法,定义了基于 Web 的 API 如何使用超文本传输协议(HTTP)进行通信。HTTP 有五种主要方法:
    | HTTP 方法 | 操作 |
    | — | — |
    | GET | 检索资源详细信息 |
    | POST | 创建新资源 |
    | PUT | 更新资源(替换现有资源) |
    | PATCH | 增量更新资源(修改现有资源) |
    | DELETE | 删除资源 |
  • CRUD 操作 :上述四种 HTTP 方法对应信息技术中的四种主要数据操作:创建(Create)、读取(Read)、更新(Update)和删除(Delete),简称为 CRUD。
  • 与 Azure 的关系 <
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和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,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[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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