第二届华东地区数据库大会(2011.12.11)

第二届华东地区数据库大会(2011.12.11

会议信息详细介绍:http://blog.thinkinlamp.com/2011/
会议报名地址:http://database.51qiangzuo.com/

20111211日,由Think In LAMP社区主办,“爱可生”和“盛大云”联合赞助的第二届华东地区数据库大会将在上海光大会议中心举办,作为华东地区数据库领域颇具影响力的大会之一,届时我们将邀请来自国内数据库领域资深工程师和企业高管,共同探讨数据库领域最新、最实用的数据库应用实践。

社区简介:Think In LAMP 社区是专注于 LAMP技术领域的IT技术社区,社区由广大LAMP技术的爱好者,工作者,支持者组成,致力于举办专业的,有创建的,具有广泛影响力的LAMP社区聚会,为广大社区成员提供最佳的知识交流和自由分享的平台,在这一理念的支持下,Thinking In LAMP 社区与社区的所有成员共同致力于LAMP技术的推广,普及和运用,努力为社会,企业,个人创造更大的价值。

大会议程:

830-915 来宾签到入场

915-930 主办方及嘉宾致辞

930-1050 简朝阳:《MySQL 应用优化实践》

简朝阳:Oracle ACE, ACOUG 成员,专注于数据层架构设计与性能调优,尤其擅长 MySQL 数据库性能调优及高可用可扩展数据曾架构设计。《MySQL 性能调优与架构设计》作者。

MySQL 应用优化实践》主要基于Schema结构,SQL 及索引 方面的MySQL 性能优化经验思路分享,通过精细化调整数据库表结构,合理的 SQL 编写以及优化的索引创建规则,充分发挥 MySQL 的性能极限能力。

1050-1210 郭理靖:《云端的数据库》

郭理靖:拥有丰富的Mongo DB使用以及运维经验,解决了MongoDB数据库无缝迁移,大数据量下DB快速建立索引以及数据库回滚等问题。目前关注NoSQLPaaSJenkins持续集成测试等方向。

《云端的数据库》 云计算已经不是一个概念, 云计算真真确确来到我们身边了. 在云计算时代,数据库发展又会有什么样的变化? 从AmazonRDSGoogleCloud SQL, SQLNoSQL, 云计算时代的数据库服务会是什么样子?

1210-1330 午餐

1330-1450 金官丁:《对MySQL DBA的一些思考》

金官丁:正式从业DBA行当,始于MMORPG游戏领域,中途效力过电子商务领域,现又回到SNS游戏领域。工作及学习的内容,主要致力于数据库领域的设计、优化、 高可用性、数据层架构、自动化等方面应用研究,以及极力推广开源领域的数据库及相关技术产品,现主要贡献于MySQL开源领域。

《对MySQL DBA的一些思考》:我们为何要使用MySQL数据库产品,MySQL DBA与其他商业数据库产品DBA的区别,如何达到DBA无为状态的心法,如何使用好MySQL的几点建议。

1450-1610 姜承尧:《MySQL-InnoSQL

姜承尧:MySQL创新工厂和InnoSQL数据库创始人,硕士阶段的研究方向为高性能数据,目前专注于MySQL底层的开发。《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》作者

MySQL-InnoSQL 介绍MySQL的分支版本,以及其目前独有的三个特性:Flash CacheSHM for InnoDBInnoDB Read IO Statistics。并通过一些测试给出InnoSQL与原MySQL数据库之间的性能对比以及启用该特性后对DBA和开发人员的帮助。

1610-1730 马骏(锅巴GG):《数据仓库纵横谈--解读准PB级数据分析架构设计思路》

马骏(锅巴GG):ThinkingInLAMP社区联合创始人,11年数据库从业经验,长期从事分布式系统架构、数据库架构工作,OracleMySQL 顾问,现从事数据库云端解决方案以及数据仓库云端解决方案研发工作。

《第二届华东地区数据库大会》具体信息:

时间:20111211日(周日) 9:00-1630
地点:上海光大会展中心二楼10号厅 (徐汇区漕宝路66号,地铁1号线漕宝路站1号口出,走5分钟到)
官方站点:http://www.thinkinlamp.com/
官方邮件组:http://groups.google.com/group/thinkinlamp
Twitter
http://twitter.com/thinkinlamp
新浪微博:http://t.sina.com.cn/thinkinlamp
联系QQ群: Thinking In LAMPSH):34449228
Thinking In LAMP
Database):38207130
费用:免费
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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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