1、Windows Server 2008 安全技术全解析

Windows Server 2008 安全技术全解析

1. 安全基础概念

在 Windows 系统的安全体系中,有几个核心概念需要我们深入理解。首先是主体/对象/动作三元组,这是整个安全架构的基础。主体可以是用户、计算机、组等,他们会对对象(如文件、注册表键等)执行特定的动作。

1.1 安全主体类型

  • 用户 :是最常见的安全主体,代表使用系统的个人。每个用户都有唯一的身份标识,通过用户名和密码进行认证。
  • 计算机 :在网络环境中,计算机也被视为安全主体。它们有自己的账户和权限,用于与其他计算机和服务进行交互。
  • :组是将多个用户或计算机集合在一起的逻辑单元。通过将权限分配给组,可以更方便地管理大量主体的访问权限。
  • 抽象概念(登录组) :这是一种特殊的安全主体,用于表示特定的登录会话或上下文。

1.2 安全标识符(SID)

安全标识符是 Windows 系统中用于唯一标识安全主体的字符串。它由多个组件组成,包括 SID 权威机构和相对标识符。
- SID 组件 :包含了 SID 的版本号、权威机构标识符和相对标识符。
- SID 权威机构 :定义了 SID 的颁发机构,常见的有本地计算机、域控制器等。
- 服务 SID :用于标识系统服务的 SI

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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