对优快云和《程序员》的希冀

本文呼吁关注全球IT产业发展,不仅限于主流知名企业如谷歌、微软等,还应涵盖日本、俄罗斯、印度、韩国及台湾等地的IT产业现状。文章建议从企业应用、公共社会服务应用等多个维度进行深入探讨,并关注国内厂商面临的挑战与机遇。此外,还提倡加强对国际开源产品技术原理的研究。

1报道一下国外的IT,如日本的IT业、俄罗斯的IT业、印度的IT业、韩国的IT业,另外咱们台湾的IT业,也多报道报道。我们要的是这样的国外IT,不是整天GOOGLE微软IBM。

2建议报道的时候分企业应用、公共社会服务应用、消费IT软件和硬件应用、移动应用、嵌入开发、通信开发、电子应用、网络游戏/动漫/数字特技电影、电子商务、互联网服务工具、外包、基础软件和中间件、安全应用

3按上述各个细分应用,也报道一下国内的厂商目前现状、困难、可能突破的点

4多介绍一些国际开源产品的技术原理和架构剖析,也好。

让我们面对真实的IT业,让我们看到IT在社会公共服务、商业、工业、农业、生活、学校、娱乐的应用。这才是IT的价值。

以上仅仅代表个人观点,作为一个优快云网站和《程序员》杂志老用户的希冀。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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