围“桌”详谈|本周六,来一起聊聊「发版」那些事儿!

ShardingSphere社区推出直播节目《对谈时刻》,探讨数据库前沿趋势。新版本5.4.0扩展了广播表功能并实现CDC事务维度输出,On-Cloud0.3.0强化Operator并支持AWS数据源治理。本周六的线上直播将详细解析新版本特性,并设有技术实战和有奖问答环节,旨在构建更强大的技术生态。

🌍 你想要深入了解 ShardingSphere 、与业内技术大咖「面对面」探讨数据库领域的前沿趋势吗?那就一定不能错过由 ShardingSphere 社区出品、SphereEx 公司赞助的全球软件工程师必看的直播节目——《对谈时刻》!每期节目,我们都会邀请三位业内表现出色的技术精英,与你分享开源与数据库领域的前沿技术实践及热点新趋。未来,ShardingSphere 社区还将持续推出不同主题的《对谈时刻》活动,让所有关注 ShardingSphere 社区的朋友们,都能通过新栏目的持续输出,保持敏锐且领先的行业嗅觉!

全新版本闪亮登场 ✨

近期,ShardingSphere 5.4.0 及 ShardingSphere-On-Cloud 0.3.0 即将正式发布,新版本的各项功能也很快会与大家正式见面!悄悄先跟大家预热下,在本次版本更新中, ShardingSphere 5.4.0 将广播表的使用范围由分片数据源扩展到逻辑库下的所有数据源,同时也实现了 CDC 增量数据按照事务维度输出等能力。而在 ShardingSphere-On-Cloud 0.3.0 中,也对 Operator 进行了大幅提升,且新增了全新的 CRD StorageNode 支持 AWS 数据源治理以及 Chaos 对接主流混沌工程框架等功能亮点 ...

预知多重新能力 🔍

本周六线上直播 🔒

为您一一揭秘 💪

d4274161ad0dc22f31c9b9dd5c28c701.jpeg

为了让更多关注 ShardingSphere 的小伙伴及时了解到 ShardingSphere 社区最新的研发进度及技术演化方向、让大家更好地使用新版本,社区特地筹备了一期线上圆桌会,来与大家共同拆解新版的重磅功能及高效使用方法。7 月 1 日下午两点,我们邀请了 ShardingSphere PMC 端正强、ShardingSphere Committer 江龙滔、ShardingSphere Committer 苗立尧三位资深的社区贡献者做客「社区线上直播间」,将为大家详细解答新版本带来的重点功能更新及相应的性能突破!

51b1e947de5a4714f167e2cf93e590e5.png

本场活动以 ShardingSphere 5.4.0 及 ShardingSphere-On-Cloud 0.3.0 的新版特性为主题,除了与大家详谈 ShardingSphere 项目的技术架构及重磅功能之外,还会跟大家分享社区未来的发版计划、一起畅谈如何去打造更强大的 ShardingSphere 技术生态!

此外,活动还设有「技术实战」、「有奖问答」等趣味环节,期待与大家一起解锁!希望通过本场活动,社区一方面能助力广大用户高效升级、一键开启 ShardingSphere 使用新体验,另一方面社区也能通过主题多元、形式多样的社区活动集结更多活跃的青年开发者,从而使社区及参与活动的用户之间能建立起高质量的价值共振链路、实现多面共赢!就在本周六,围“桌”详谈,期待与您线上见~

预约报名 🎁

点击快速预约

新版精彩内容 绝不错过 ⬇️

群星闪耀 · 社区招募计划 🙋

f4517e8989c8678739dae02efb61dbcb.png

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### PLC的详细解析 #### 工作原理 可编程逻辑控制器(PLC)是一种专为工业环境设计的数字计算机,用于自动化控制。其核心工作原理基于循环扫描的方式执行用户程序。在每次扫描周期中,PLC会完成输入采样、程序执行和输出刷新三个阶段[^1]。 - **输入采样**:PLC读取所有输入信号的状态,并将这些状态存储到输入映像寄存器中。 - **程序执行**:根据输入映像寄存器中的数据,按照用户编写的程序进行逻辑运算或算术运算。 - **输出刷新**:将程序执行的结果写入输出锁存器,从而改变外部设备的状态。 这种循环扫描机制确保了PLC能够实时响应外部事件并作出相应的控制动作。 #### 应用场景 PLC广泛应用于各种工业自动化领域,包括但不限于: - **制造业**:如汽车装配线、食品加工生产线等,用于控制机械臂、传送带以及其他生产机械。 - **过程控制**:在化工、石油精炼等行业中,用来监控和调节温度、压力、流量等参数。 - **楼宇自动化**:用于暖通空调系统(HVAC)、电梯控制系统以及安全系统等。 - **能源管理**:在电力分配系统中实现负载平衡和故障检测等功能。 #### 编程方法 PLC的编程通常采用几种标准化语言,最常见的是梯形图(Ladder Diagram, LD)、功能块图(Function Block Diagram, FBD)、结构化文本(Structured Text, ST)和指令列表(Instruction List, IL)。每种语言都有其特点和适用场合。 - **梯形图**是最直观的一种图形化编程语言,它模仿继电器逻辑电路的设计方式,易于理解和学习。 - **功能块图**允许开者使用预定义的功能块来构建复杂的控制逻辑,支持模块化设计。 - **结构化文本**是一种高级文本编程语言,适合处理复杂的数据操作和算法实现。 - **指令列表**类似于汇编语言,提供了对硬件直接访问的能力,但相对难以编写和维护。 下面是一个简单的梯形图示例,展示了如何通过两个按钮控制一个指示灯: ```plaintext |----[ ]----( )--| I0.0 Q0.0 |----[ ]----( )--| I0.1 Q0.0 ``` 在这个例子中,如果任一按钮(I0.0 或 I0.1)被按下,则指示灯(Q0.0)会被点亮。 此外,现代PLC还支持更复杂的编程技术,比如面向对象的方法,其中可以创建可重用的功能块(FBs),例如`FB_RobotCtrl`、`FB_Vision` 和 `FB_Safety`,它们分别用于机器人控制、视觉通信处理和安全联锁逻辑。全局数据块(如`DATA_DB.gxw`)则用来保存配方信息和运行时参数,使得不同功能块之间能够共享数据。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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