和 Jive 开发人员 Bill Lynch 聊天

博主上班时与一位外国程序员交流,对方也从事编程工作,两人聊到Java,对方在Jive工作。博主还提到Jive在程序员中很有名,对方对中国软件业印象是盗版多、常要源代码。博主询问整合通讯工具的计划,对方未回应。

今天刚上班,发现有个人呼我,应答后发现是个老外,随后就用英文聊了以来(觉得自己英文发音还可以)。聊着聊着竟然发现对方也是个程序员。于是我们就说起了java,更巧的是 他告诉我他在Jive 工作,想到香港,让我教他中文。
从网上搜索这里有Bil lynch的一个采访
Matt Tucker and Bill Lynch, founders of Jive software.
我才知道原来,谢谢在英文中的拼音是:shee shee。

Jive 大家知道吧,这可是程序员的:葵花宝典呀。
他对中国软件业的印象是:盗版多,动不动就要源代码!

他的信息在这里

不过当我问他:
do your have any plan for integrate Msn , Yahoo Messenger, and Jive Messenger to communicate together?

这个热情的家伙就不回答了,这不算商业秘密吧,呵呵。

Jive Software releases Jive Messenger under open source

【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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