OpenCloudOS WOW 活动上线啦!千份社区好礼等你来拿!

OpenCloudOSWow联合腾源会发起的开源征文活动提供丰富任务和激励,助力参与者学习成长,分享实践案例,赢取礼品与证书,国内首个9.0版本强调自主可控。

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由 OpenCloudOS 社区联合腾源会开源摘星计划 2023 推出的 OpenCloudOS Wow 贡献征文活动,正式开启啦!

「OpenCloudOS Wow」有海量的挑战任务、丰厚的成长激励、社区助教指导以及实践案例,帮助大家了解和参与 OpenCloudOS 社区,并在社区中学习和成长。同时让更多企业和社区伙伴获取 OpenCloudOS 的典型场景解决方案和最佳实践,与社区一起探索更多的合作可能性。

活动亮点

1、海量社区实践任务、千份精美贡献礼品,等待挑战者一展身手

2、投递企业用户案例/社区贡献笔记,有机会被收录社区优秀用户案例精选集,与社区年度报告共同重磅发布。

3、优秀贡献者/优秀案例投递者,还可获得社区年度奖杯,在年度盛宴共同交流

4、参与社区活动领取社区实践/贡献证书,助力实习/求职

一、活动怎么玩?

活动一:参与社区贡献,赢取社区丰厚好礼

OpenCloudOS 设置了海量基础/新手/进阶/挑战等不同难度和类型的社区任务以及丰厚的社区奖励,完成社区指定任务即可领取周边礼品及贡献证书。

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活动二:投递社区案例,联动社区重磅发布

OpenCloudOS 面向各行业征集 OpenCloudOS 社区案例与用户故事。投递社区贡献笔记或企业用户案例,不仅可以获得社区定制礼包,还有机会被收录社区优秀用户案例精选集在官方渠道推出、参与社区年度报告重磅发布。

活动时间:2023 年 8 月 18 日-12 月中上旬

活动详细参与方式请点击『阅读原文』进入官网查看。

二、通过活动,你可以收获

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三、OpenCloudOS 是什么?

OpenCloudOS 是一个开放中立的操作系统社区项目,由操作系统、云平台、软硬件厂商及个人发起,旨在打造全面中立、开放、安全、稳定易用、高性能的 Linux 服务器操作系统。

OpenCloudOS 最新发布的全自研社区 9.0 版本,是国内首个使用最新内核的 Linux 发行版,由腾讯等十余家企业共同开发并长期维护,其内核及用户态软件均为自主选型、独立演进,在操作系统发行版的全链路均实现自主可控。

目前,OpenCloudOS 社区及衍生版本装机量累计超过 1000 万节点,覆盖了银行、保险、证券等 12 大行业,经历了海量业务的长时间验证。同时,OpenCloudOS 与 900 多款国产软硬件、30000 多款开源软件完成兼容性测试,与京东云、九州云、浪潮云、海云、灵雀云等云厂商合作镜像上架。

四、诚挚感谢以下合作方

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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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