ESC使用体验

简介: 关于使用过程中我们发现的优点和一些操作方式

我是昆明理工大学津桥学院的一名大三学生,属于文化产业管理专业的学生。在我们课程学习过程中,将要运用阿里云来进行个人网页的制作、上传等,通过专业老师的推荐,我们了解到了飞天加速计划的活动。
作为第一次使用的人员,我加大在处理一些问题中,阿里云能更快的让我们熟悉去操作,并且能给我们在完成web作业时更加的便利,并且它没有安装等问题,只用几个步骤就可以完成。
首先,我们按照课程学习攻略来解决在使用过程中遇到的问题,在遇到问题时,我们会向我们的老师询问不会的地方。在使用过程中,我遇到的问题是对于新软件的不熟悉,不能很好的利用该软件来帮助我的学习,在注册过程中我们不能选择自动续费,在我们领取和发表的文章的过程中,要注意字数与自身的使用体验,不能胡言乱语,要在学习的基础上进行小技巧的总结,并且结合自身方便为主。
在使用该软件的过程中,我认识到了自身的不足,在使用接受新软件时,我不能很好的利用新软件,并且自身的专业知识学习不到位。由于我们现状仅仅只使用了几天,还没有更多功能细节没有到位,但是几天的学习任使我们学到了很多有用十五知识。

相关文章
|
8月前
|
弹性计算 安全 Linux
esc使用体验心得
在我看来云服务器有以下优点:省力,不需要专门花时间去维护服务器的硬件,看服务器是否运行正常;稳定,这应该是最主要的有点;安全,做web开发最怕的当然是攻击,所以选择大厂的服务器,自然是最香的;省钱,这当然也是很重要的,尤其对于我们学生用户还是很友好的,爆赞!
|
弹性计算
个人使用ESC使用体验
在使用ESC过程中所完成的任务、遇到的困难以及解决的过程,在完成老师布置的任务过程中不断摸索并且不断进步的过程。
个人使用ESC使用体验
|
Linux Windows 安全
ESC的使用体验
大三学生,分享ESC的使用体验
137 0
|
18天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
阿里云与企业共筑容器供应链安全
171341 14
|
21天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
随着云计算和DevOps的兴起,容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色,但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战,组织了一场关于云上安全的深度访谈,邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚,深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系,分析了当前的安全隐患及应对策略,并介绍了阿里云提供的安全解决方案,包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等,旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念,阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。
150298 32
|
29天前
|
弹性计算 人工智能 安全
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
201973 15
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
|
11天前
|
存储 人工智能 安全
对话|无影如何助力企业构建办公安全防护体系
阿里云无影助力企业构建办公安全防护体系
1257 11
|
13天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。