Azure在Build大会北京站

本文分享了作者参加微软Build大会北京站的经历,重点介绍了Windows 10的新特性、跨平台开发工具及Azure云服务的强大功能。

Summary: 最近笔者有幸参加了微软build大会北京站, 下面把现场的一些经历和心得给大家分享一下。

6月6号, 北京, 微软build大会。虽然之前在网上看了微软的全球build大会, 但是能够亲身参加一下北京的大会还是激动不已。 高楼林立的CBD, 国贸的酒店也真是多。问了一堆保安阿姨之后终于知道在国贸三期里。 微软真是高大上啊, 居然在北京第一高楼里办build大会, 看来这次规格确实不低。

进到三楼, 签到, 发T恤衫, 午餐券, 入场证, 瞬间周围都是一片蓝色的海洋(T恤都是蓝色的), 人可真不少。 笔者赶紧跑进会场占个位子, 原来里面已经很多人了。
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国贸三的会议室真是金碧辉煌啊, 让我等码农可是开了眼了
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9点钟大会正式开始,先是个印度老板做了个开场, 然后 Shen Chauhan(一直不明白这老外的名字是不是香港人起的:))微软全球资深产品经理给大家介绍了很多Build全球大会上的干货,尤其是哥们在做demo的时候还准备了两个不同的帽子。 老外程序员就是比我们会玩, 不过东西都很实在。 包括win10的新功能介绍, 扩平台功能, 开发等等。 具体的不介绍了, 相信回头视频应该就出了。

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笔者最关心的Azure在10点多准时登场, 白海石老师的一段报菜名将现场气氛带入了高潮。 说实在的, 我觉得他应该是云计算界最会报菜名的, 或者是报菜名界最会云计算的。信息也拍了, 有兴趣的朋友关注一下白老师吧。

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云计算话题那么多, 给白老师的45分钟时间确实太短。 不过没办法, 这才考验能力嘛。 他首先介绍了云集的三大概念, SaaS, PaaS, IaaS. 希望将来MERS不会被加进来。:)
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然后他给每一个服务加了一个自己的注解
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当然自己最牛的Azure不得不提,
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不过Azure在云能力方面和为开发者考虑方面确实做的非常不错。 看来让做云的老大当CEO还是相当重要的, 尤其是对于垮平台的支持方面。 白老师的几个demo都是在Mac Book上做的, 相当的给力。

同时几个自由选择开发语言, auto scale也确实做得很到位, 目前微软确实发力不少。有兴趣的朋友可以在微软的Azure博客上看看具体的介绍, 我也会研究研究, 跟大家分享一下自己的感受。
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当然最后也肯定少不了Azure的明星产品, 测颜值了, 呵呵
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一天的内容非常多, 会议室外面就是Demo展示, 包括各种型号平板上运行的win 10. Surface和Surface Pro。 目前的产品还真是丰富啊

晚上还参与了Geek大会, 不过不知道很多人是不是冲着妹子们的开场舞去的。 哈哈, 总之这一天真是烧脑啊。
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【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:本文档围绕“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发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,包括发电机转子角度、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!
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