2011移动电子商务应用开发大赛——淘宝线下沙龙成都站(仅成都理工大学)

本次线下交流活动由淘宝无线和支付宝联合举办,旨在帮助移动应用开发者掌握如何利用淘宝无线开放平台和支付宝实现移动应用盈利。现场将有高级工程师指导接入流程,并分享成功案例。

对移动应用开发者来说,最重要的是如何盈利。来自淘宝无线的高级工程师和支付宝的系统架构师将亲手指导您如何接入淘宝无线平台和实现支付宝的移动安全支付,帮您加速赚到移动互联网的第一桶金!现场还有优秀开发者的成功案例分享!

立即免费报名参加线下交流活动,了解如何用淘宝无线开放平台盈利。现场还将抽取ipad、智能手机、电脑包,还有个性精美U盘等着你拿!

立即报名参加成都8月20日淘宝线下沙龙!

活动议程:
 

淘宝无线开放平台的使命是把淘宝网的商品、用户、交易、物流等一系列电子商务基础服务,像水、电、煤一样输送给有需要的商家、开发者、社区媒体和各行各业。

目前该平台已有20多组API,200多个应用接口,接入该平台,就立刻可以分享淘宝海量的数据资源,包括近500万卖家,3.7亿买家和8亿在线商品。

同时,淘宝无线支付平台为移动开发者提供了清晰多样的商业模式:淘宝客佣金,直通车推广收益和应用销售。

支付宝安全支付是移动终端的客户端应用支付解决方案,它包含底层支付服务和支付管理应用,为所有“收费”应用提供的统一支付服务。  

重要提示:只要你觉得自己的作品够炫够酷,无论是游戏、音乐、阅读、应用,无论你是新手老手,无论你的应用是否发布过,请直接联系淘宝婷萱tingxuan.qhm@taobao.com、支付宝琼轩zhili.huang@alipay.com,你的应用就很可能在现场与数百位开发者和业界同仁一起展示分享,更有机会直接入选大赛参选。

成都站会场:

酒店名称:怡东国际酒店3楼黄山厅

地址:二仙桥东三路1号

乘车路线:(二仙桥东三路1号,理工学院旁。市内公交7路、8路、20路、36路、86路、108路、112路、113路、180路、402路、530路、532路、537路、539路、902路在十里店站下车)
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值小。 在锁相放器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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