20、开启 iOS 开发之旅:从新手到成功开发者

开启 iOS 开发之旅:从新手到成功开发者

1. 创作者与技术评审员介绍

1.1 创作者:Gary Bennett

Gary Bennett 在线教授 iPhone/iPad 编程课程,他已教导数百名学生开发 iPhone/iPad 应用程序,并且在 iTunes App Store 上拥有多款热门应用。他的学生开发的应用也在 App Store 上取得了很好的销售成绩。Gary 有 25 年的技术和国防行业工作经验,曾在美国海军担任核工程师 10 年,在两艘核潜艇上服役。离开海军后,他在多家公司担任软件开发者、首席信息官等职位。2002 年,作为首席信息官,他帮助 VistaCare 成功上市。此外,他还是《iPhone Cool Projects》(Apress,2009)的合著者。他和妻子 Stefanie 以及四个孩子住在亚利桑那州的斯科茨代尔。

1.2 技术评审员:Massimo Nardone

Massimo Nardone 在安全、Web/移动开发、云计算和 IT 架构方面拥有超过 22 年的经验,他对安全和 Android 领域充满热情。他编程和教授 Android、Perl、PHP、Java、VB、Python、C/C++ 和 MySQL 等编程语言已有 20 多年。他拥有意大利萨勒诺大学的计算机科学硕士学位。他曾担任项目经理、软件工程师、研究工程师等多个职位。目前,他是 Cargotec Oyj 的首席信息安全官(CISO)。他还在赫尔辛基理工大学(阿尔托大学)的网络实验室担任客座讲师和练习导师。他拥有四项国际专利,评审过 40 多本 IT 书籍,并且是《Pro Android Games》(Apress,2015)的合著者。

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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