21、探索Salesforce解决方案架构:从理论到实践

Salesforce解决方案架构实战

探索Salesforce解决方案架构:从理论到实践

1. 数据架构领域回顾

在深入探讨解决方案架构之前,先简要回顾一下Salesforce数据架构领域。在这个领域中,我们了解了CTA(Certified Technical Architect)必须涵盖的内容及详细程度,掌握了Salesforce数据架构师需要精通的一些有趣原则,还深入研究了LDV(Large Data Volume)对象的成因、影响和缓解策略。

对于参与Salesforce实施项目或管理运行实例的人员来说,可以通过以下步骤识别LDV对象:
1. 分析数据模型图(若没有则创建)。
2. 运用所学工具和技术识别LDV对象。
3. 进行计算。
4. 与利益相关者分享观察结果、关注点和建议解决方案。

在一个小型假设场景中,我们聚焦数据架构问题,提出解决方案并制作了引人入胜的演示方案。同时,还完成了多项任务,如选择合适的报告工具、制定全面的数据迁移策略,以确保数据完整性并减少对日常运营的干扰。

2. 解决方案架构概述

在数字世界中,“解决方案架构”指的是分析客户需求、理解问题核心,并确定能为企业带来可衡量效益的适当解决方案的过程。解决方案架构师通常是项目中最了解业务的架构师,要通过CTA评审委员会的审核,必须具备技术技能和解读业务需求、构建端到端解决方案架构的能力,且解决方案需考虑平台的能力和限制。

精益架构的核心是消除浪费,具体体现在以下几个方面:
- 定义并遵循标准,减少反复出现的挑战和讨论所浪费的时间,降低解决方案的不一致性。
- 建立有利于顺利进行功能开发的环境,避免架构不佳的解决方案在可扩展

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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