Salesforce官方_中文学习、考证资源

Trailhead是Salesforce的免费在线学习平台,提供多种角色的学习模块和动手实践,包括徽章、超级徽章和项目。通过Trailhead,学习者可以提升技能,准备认证考试,并构建个人资料展示成就。Trailhead与myTrailhead结合,为企业创建定制化学习体验。然而,尽管Trailhead极其有用,但结合实战项目和社群资源能更全面地掌握Salesforce。

Salesforce将Trailhead描述为学习热门技能的有趣且免费的平台。该平台有助于缩小技能差距,是所有Salesforce用户的宝藏资源。

Trailhead适合所有学习者。它涵盖了适用于Salesforce任何角色的主题和学习模块,从管理员、开发人员、销售主管到最终用户。学习者可以在Trailhead上学习技术技能、业务技能,甚至是软技能,为你的Salesforce之旅提供帮助。

全面认识Trailhead

Salesforce为了解决信息孤岛和资源分散的问题,将Trailblazer社区(Salesforce协作站点)和 Trailhead(Salesforce 的免费在线学习平台)整合为统一平台,使Trailblazer们可以很方便的在同一平台上访问学习资源和社区支持。

Trailhead的神奇之处就在于它可以动手实操,在Trailhead Playground中注册一个免费的开发环境,其中有徽章、分数、等级和任务,将学习游戏化,学习不再枯燥乏味。
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01 徽 章

在Trailhead中,学习主题被分解成多个模块,每个模块又包含多个单元。在一个单元结束后,学习者需要**完成测验或动手挑战,**从而获得积分。完成模块中的所有单元后,将获得一枚徽章,该徽章会显示在个人资料中。

这些徽章证明了学习者在Salesforce产品和功能方面的专业知识,以及项目管理或需求收集等更通用的技能。
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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