Apache Wicket新出的有奖竞赛

Apache Wicket团队发起CSS设计大赛,邀请设计师为Wicket示例应用提供全新外观与体验。获胜者将获得官方T恤及荣誉。参赛作品需兼容主流浏览器,并保留大量内嵌JS使用。
各位Css高手,各位设计高手,

apache wicket希望有高手来给他们的demo提供全新的设计,如果获胜可以获得奖品和荣誉,原文[url]http://go2.wordpress.com/?id=725X1342&site=karussell.wordpress.com&url=http%3A%2F%2Fold.nabble.com%2F-announce--better-look---modern-css-for-wicket-examples-contest-td27425107.html[/url]如下:

Hi

Someone mentioned that we could have a better look & feel for wicket, since there are no designers in the core team. I proposed a contest, to make the coolest slickest css for wicket. So please feel free to apply.

Requirements:

your css should be compatible with the basic browsers, Firefox , IE , Safari etc. And retain heavy use of embedded js. And it should be a drop on, using existing id’s & hierachy for design.

Practical info:

The contest ends in 2 months April 2nd.

Get the wicket examples here:
http://svn.apache.org/repos/asf/wicket/trunk/wicket-examples/

If you need it you can put your css in svn at wicketstuff, write to this
list for details on howto get commit rights, you should add your css to
sandbox and sf user name (https://wicket-stuff.svn.sourceforge.net/svnroot/wicket-stuff/sandbox/ ).

Yes as with all contest there is a prize, you can win the wicket t-shirt along with the honor if your css are the winner. This
http://www.cafepress.com/apachewicket.317298148 or this
http://www.cafepress.com/apachewicket.317298083 depending on your age :)

Just reply to this thread to enter the contest.

Regards Nino on behalf of the Wicket People

欢迎大家参与,希望中国人能胜出。
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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