16、Azure中运行无服务器应用及数据库管理指南

Azure中运行无服务器应用及数据库管理指南

1. Azure Logic Apps构建工作流

在企业运营中,营销部门可能希望在当前或潜在客户在Twitter上提及公司标识时得到通知。如果没有Azure Logic Apps,开发人员需要注册Twitter开发者账户和API密钥,并深入研究Twitter API,以将其与公司的通知平台集成。而借助Azure Logic Apps,开发人员无需了解Twitter或Office 365 API,就能配置一个逻辑应用,在特定Twitter推文触发时向Outlook邮箱发送电子邮件。

1.1 创建Azure Logic App

要创建一个在公共推文中提及关键字“Azure”时触发,并向指定电子邮件地址发送通知的逻辑应用,可按以下三个阶段进行开发:
- 部署逻辑应用资源
- 定义工作流
- 测试触发器和操作

1.2 部署资源

在Azure门户中部署逻辑应用资源的步骤如下:
1. 浏览到“Logic Apps”面板,点击“添加”,打开“创建”面板。
2. 完成“Logic App创建”面板的填写,提供名称、订阅、资源组、位置,并指定是否使用Log Analytics进行监控。
3. 点击“创建”提交部署。部署完成后,在Azure通知菜单中点击“转到资源”打开逻辑应用,默认会进入“Logic Apps Designer”。
4. 点击界面右上角的“X”按钮关闭面板。

1.3 定义工作流

定义逻辑应用工作流的步骤如下:
1. 转到新逻辑应用的“概述”面板。
2. 从“

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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