有奖征集丨向100万云开发者“秀肌肉”的机会来了

目前,借助 CloudBase Framework 的一键部署能力,云开发应用中心现已支持快速部署众多热门框架,以及 WordPress、Discuz! Q 等大家熟知的应用(点击图片了解更多):

看到如此百花齐放的应用“全家桶”,你是否也想秀一秀自己的应用?

现在,机会来了!

云开发「应用征集」活动邀你一起用技术共建云开发应用生态,还能赢取丰厚奖品,更有机会登上应用中心,让更多人看到你的作品!

独乐乐不如众乐乐,是时候把你优秀的作品在 100 万云开发者面前秀出来了!通过参与这次应用征集活动你可以获得:

✅ 云开发纪念T恤

✅ 对云开发更深入的理解

✅ 一次亲身参与云开发生态构建的经历

✅ 有机会获得云开发官方直播的推荐机会

✅ 官方公众号、社区官网等渠道的流量扶持

✅ 有机会获得 Switch、Cherry 键盘、哈曼音响等丰厚礼品

如何参加?

即日起至2021年1月24日,只要将你基于云开发原创的应用,按要求提交至报名问卷,即参与成功。

作品不限主题,可以是评论系统、电子相册、个人网盘等,我们都欢迎!

作品提交地址和须知:https://cloudbase.net/community/activities/023ce9555ffd1278042c24ff63e112ba.html

活动安排

丰厚奖品

参与即有奖:

凡参加本次征集活动提交有效作品,都可以获得云开发纪念T恤一件!

重磅奖项:

按照活动规则评选出的前5名优秀作品,将额外获得云开发精心准备的开年大礼!

第一名:Switch

第二名:Cherry键盘


第三名:哈曼音响

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第四名:kindle

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第五名:商务拉杆箱

优秀作品评选规则

优秀作品会通过3个纬度评选:

  • 应用部署量:云开发后台统计应用的部署量多少,此项权重占比30%;
  • 应用投票量:通过在【腾讯云云开发】公众号的有效作品公示文章发起大众投票,此项权重占比30%;
  • 专业度评审:由云开发评审团队结合作品可用性、交付质量等指标进行综合评分,此项权重占比40%。
  • 注意:比赛作品需为原创,严禁抄袭、刷票等违规行为,一经发现取消参赛资格。

one more thing…

在腾讯云云开发公众号留言你最希望云开发支持一键部署的开发框架/建站模版/Web应用,1月18日选取点赞量前5的评论,送上《从0到1,玩转云开发》书籍以及微信读书无限卡一张!

最后,凡在参与活动过程中有任何疑问,欢迎加入微信群咨询:

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,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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