10、深入了解Azure存储账户与虚拟机部署

深入了解Azure存储账户与虚拟机部署

1. Azure存储服务概述

Azure提供了多种存储服务,包括表存储、队列存储和文件存储,每种存储服务都有其独特的特点和适用场景。

1.1 表存储服务

表存储在Azure中可被视为一种NoSQL数据库,它没有固定的架构,表中的每个值都有一个类型化的属性名,可用于过滤、排序和作为选择条件。表中包含多个实体,每个实体由一组值及其属性名组成。

表存储具有高性能、可扩展性和灵活性,且复杂度较低。常见的使用场景包括Web应用程序的数据库或数据集、元数据集合等。

创建表存储服务的步骤如下:
1. 点击存储账户仪表板中的“Tables”。
2. 发现Azure门户中无法直接创建或与表进行交互。
3. 使用以下PowerShell代码创建表:

#Define required variables
$storageAccountName = 'implementingazuredemo'
$resourceGroupName =  'AzureExamples'
$tableName = 'testtable'
#Get the storage account keys
$storageAccountKey = Get-AzureRmStorageAccount `
-name $storageAccountName `
-ResourceGroupName $resourceGroupName `
| Get-AzureRmStorageAccountKey
#Create a Storage
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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