22、平台思维与X-as-a-Service:提升数据平台效能的关键

平台思维与X-as-a-Service:提升数据平台效能的关键

1. 将“事物”纳入平台参与方

在平台描述中,把诸如数据产品这类“事物”作为参与方,乍一看可能有些奇怪。但这样做能让开发者平台、部署平台,以及开发者和一组工具为主要交互对象的各类平台,都能契合平台的定义。这一做法非常实用,它能让其他平台框架也适用于这些平台。是否将数据产品视为平台参与方,可自行决定,这个问题没有对错之分,但在工作中应基于其中一种选择。

2. 平台思维

为便于理解平台思维,以木工车间为例。在一个木工车间里,有多个工位,一群木工共享这个空间,车间老板负责提供所需物资。木工们使用锯子、锤子、凿子和各种电动工具制作家具。在工作过程中,木工们通常会制作一些定制工具,比如燕尾榫护栏、特殊凿子或雕刻工具等,因为这样能让作品更完美,还能节省时间。

车间老板有两种选择:一是购买大量专用工具,但这需要巨大的库存和完善的目录来查找合适的工具;二是提供一个制作专用工具的特殊工位,配备测量仪器、绘图板和一些金属加工工具等,还可以在周三晚上组织小型聚会,让木工们展示他们的专用工具。前者采用的是产品思维,为人们提供所需工具;后者则运用了平台思维,提供一个“平台”——专用工具制作工位,让木工们能够自助服务,轻松提高高品质家具的产出效率。

平台思维并非产品思维的替代,而是另一种看待事物的视角。它注重提供基础服务,这些服务应具备以下特点:
- 可自助使用,以保持团队的自主性和应对变化的能力。
- 使团队能够进行不同的实验,从而更好地应对变化。

在木工车间的例子中,每个木工都能按自己的意愿工作,同时可以选择使用工具制作工位。在这个工位上,他们拥有设计、制作

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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