交个朋友 | 白鲸开源科技与瀚高股份IvorySQL完成产品兼容性互相认证!

瀚高基础软件股份有限公司的IvorySQLV3.0与白鲸开源的WhaleStudio套件系统成功完成兼容性互认证,展示了双方产品的灵活性和可靠性,为用户提供更多元化的数据处理解决方案,助力企业数字化进程。

近日,瀚高基础软件股份有限公司(以下简称“瀚高股份”)旗下的核心开源产品IvorySQL V3.0与北京白鲸开源科技有限公司(以下简称“白鲸开源”),其旗舰产品WhaleStudio套件系统完成兼容性互认证。

IvorySQL V3.0已成功安装并配置了WhaleStudio套件。经过严格的测试与验证,双方产品在功能完备性、性能优化以及安全性保障等方面均表现出色,充分展示了IvorySQL与WhaleStudio产品的灵活性、稳定性、可靠性以及高度兼容性。此次产品兼容性认证的成功,不仅丰富了数据处理的选择,更为用户的关键业务应用提供了坚实的技术保障,确保在复杂多变的数据环境中实现高效、稳定的数据处理解决方案。

图片

关于白鲸开源科技有限公司

白鲸开源科技有限公司是一家专注于云原生DataOps领域的开源公司,总部位于北京。公司致力于打造下一代云原生DataOps平台,帮助企业智能化地完成大规模数据的处理、调度和治理。

关于瀚高基础软件股份有限公司

瀚高基础软件股份有限公司成立于2005年,是由浪潮集团控股的数据库企业,总部位于山东济南,专业从事数据库管理系统研发、销售与服务。瀚高股份始终专注于企业级市场,打造安全、稳定、高效的企业级 OLTP 数据库,在承担海量数据、高并发的复杂业务应用方面表现出色,能够满足企业级应用对数据管理的需求。目前,瀚高已与1500余家上下游生态伙伴的3000多款产品完成兼容适配互认,产品广泛应用于电子政务、地理信息、能源、金融等多个关键信息基础设施行业的核心业务系统,赋能数字经济社会高质量发展。

关于IvorySQL

lvorySQL是由瀚高股份主导研发的,一款深度兼容Oracle的PostgreSQL开源数据库系统。IvorySQL V3.0在底层代码层面深入把握开源技术的发展趋势,基于PostgreSQL 16.0的最新内核进行构建,同时提供了更加全面灵活的Oracle兼容功能,具备高度的SQL和PL/SQL兼容性,能够满足企业对于数据库系统多样化和高兼容性的需求。

此外,IvorySQL开源数据库社区极为重视社区生态的建设与发展,积极参与组织国内外PGCon 2023、PGCon 2022、PGConf.Asia等多项盛会,加强了与全球开源社区的交流与合作。通过举办系列线下Meetup,极大地提升了社区的活跃度,同时也为社区成员提供了开放且自由的交流平台。

瀚高股份的IvorySQL与白鲸开源WhaleStudio套件系统均是其旗舰产品,此次双方顺利达成兼容性互认证,为双方进一步深入性技术融合和技术创新打下了良好基础。未来,双方将继续探索更深层次的合作机会,共同为企业数据管理和数字化转型贡献力量,为用户提供更为丰富和优化的数据处理选择。

### 白鲸优化算法的改进方法及其创新点 #### 1. 增强探索能力 引入随机扰动机制来增加搜索过程中的多样性,防止过早收敛到局部最优解。这种策略可以在早期迭代中帮助算法更好地覆盖整个搜索空间[^3]。 ```matlab function new_position = add_random_perturbation(current_position, search_space_bounds) % 添加随机扰动以增强探索能力 perturbation_factor = randn(size(current_position)) .* (search_space_bounds(:,2) - search_space_bounds(:,1)); new_position = current_position + perturbation_factor; end ``` #### 2. 动态调整惯性权重 采用自适应调节的方法动态改变惯性权重,在不同阶段给予不同的重视程度给当前最佳位置和个人历史最好位置之间的平衡关系。这有助于提高后期开发效率并加快收敛速度[^1]。 #### 3. 鲸落阶段强化 特别设计了一个名为“鲸落”的特殊阶段用于加强跳出局部极值的能力。当检测到连续多次未能找到更优解时触发此操作,通过模仿自然界中死去的大鱼沉入海底滋养其他生物的现象来重新分配资源,从而促进新的解决方案产生。 #### 4. 多目标处理支持 扩展单目标版本成为能够同时考虑多个相互冲突的目标函数形式下的多目标进化计算框架内的成员之一;这样可以应用于更多实际场景比如工程设计等领域内存在多种约束条件的情况之下[^2]。 #### 5. 结合机器学习技术 将BWO其他先进的AI组件相结合形成混合型智能体系统,例如GRU神经网络搭配用来做时间序列预测任务或是跟ELM一起完成分类识别工作等案例已经证明了这种方法的有效性和优越性[^4]。 #### 6. 并行化加速执行 利用现代计算机硬件设施如GPU集群或者分布式云计算平台的优势实施大规模并发运算模式,显著缩短每次迭代所需耗时的同时也提升了整体求解质量水平。 #### 7. 参数自动调优功能 内置一套完整的超参寻优子程序负责自动化地寻找最适合特定问题实例的最佳配置组合方案,减少人为干预带来的不确定性因素影响最终效果评估准确性。 #### 8. 社会认知模块融入 借鉴社会心理学理论研究成果加入个体间的信息共享和社会影响力传播效应等内容作为额外维度参到决策制定过程中去,使得群体智慧得以充分发挥出来达到更好的协同合作目的。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值