性价比超高,铁威马F4-423(4G)正式上线!

作为国民级NAS网络存储品牌,铁威马一直在探索和开发存储技术,致力于为客户提供值得信赖的数据存储工具。我们也一直致力于打造性价比较高的产品,满足不同需求的用户都能选择满意的产品。近日,铁威马F4-423(4G)预售已经开启了,配置高,存储性能提升,价格实惠,既满足家庭用户的使用,又适用于中小型企业的需求。

 铁威马F4-423(4G)是一款专门为需要高性能存储方案的SMB用户所设计的,尤其适用于中小型企业,确保用户数据安全并且防范数据潜在数据的丢失风险,可以极大程度上缓解企业高负载工作任务。标配两个2.5GbE网口,提供2.5Gb网络带宽,线性数据传输速度可高达283MB/秒。与上一代相比,F4-423的综合运算性能提升超过50%,满足中小型企业用户对虚拟化和数据库的高性能存储解决方案。

另外,铁威马F4-423(4G)支持跨平台的文件服务,如:SMB、AFP、SFTP/FTP、iSCSI、NFS、WebDAV,全面满足各种网络环境下的,跨平台的文件服务需求。支持window AD域及LDAP,方便加入企业现有IT环境,提高管理效率;具备用户、用户组及文件目录的多种权限管理,满足企业对跨部门协作及数据安全的综合需求。

当然,对于这个互联网时代,我们更在意的是数据备份,铁威马F4-423(4G)搭载TOS 5.1系统,提供了非常丰富的备用应用程序以便在不同场景下的备份需求,同时也满足了不同用户的备份需求,以直观的操作界面和可靠的存储技术来保护我们的数据安全。

另外,我们也时常会出现一个问题,就是经常在不同时间不同地点需要到同一份文件,这就导致了我们总是在反复各个地方查询同一份文件视频,非常浪费时间,但铁威马F4-423(4G)可以集中存储我们的文件,无论我们在什么地方都可以简易存取文件。举个例子,现在铁威马F4-423(4G)已经支持TNAS mobile 3,我们可以通过iOS或安卓移动设备随时随地的远程访问我们的TNAS设备,随时随地浏览查看、备份存取照片视频。同时,铁威马还支持多人同时浏览操作,支持远程协同办公,无需其他复杂的配置。

总而言之,作为国民级专业网络存储品牌,铁威马一直在探索前进的路上,我们不仅致力于提升产品质量性能,同时也重视用户的使用体验。铁威马F4-423(4G)支持两年免费换新,更有官方团队及技术人员运营的官网论坛可供用户分享铁威马使用心得和困扰。

铁威马NAS数十年如一日致力于存储技术的开发,为用户提供可靠的数据存储方案和良好的产品使用感。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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