RIA大讲堂- Flex基础培训(免费)

RIA大讲堂于2009年6月举办免费Flex基础培训,为期两天,涵盖Flex概述、数据与事件、组件与布局等内容,适合初学者,由Adobe中国Platform technology evangelist马鉴担任嘉宾。
RIA大讲堂- Flex基础培训(免费)
2009年06月02日
  RIA大讲堂- Flex基础培训(免费)
  Title:
  RIA大讲堂- Flex基础培训(免费)
  Date and Time:
  June 6, 2009 at 9:00am to
  June 7, 2009 at 6:00pm
  Address:
  Adobe中国研发中心
  北京市海淀区中关村东路1号院,清华科技园A座21层
  google map
  Speakers:
  RIAMeeting
  Agenda:
  第一天(2009年6月6日,周六):
  上午9:00 至 12:00
  培训内容:Flex概述,数据与事件
  下午13:30 至 18:00
  培训内容:组件与布局
  第二天(2009年6月7日,周日):
  上午9:00 至 12:00
  培训内容:数据验证
  下午13:30 至 18:00
  培训内容:使用外部资源,组件皮肤
  Meeting Minutes:
  RIA 大讲堂是由RIAMeeting组织策划,在Adobe 中国的大力帮助下(在此致谢)针对Flex开发社区的免费培训活动。
  本次活动邀请到了马鉴(网名:7yue ,Adobe中国 Platform technology evangelist),作为现场嘉宾,与大家一起讨论Flex话题。
  本次培训是针对Flex的基础培训,目标用户是学习Flex的初级用户(具备很少的Flex开发经验或完全不具备Flex开发经验),比如你正在自己学习Flex,想强化和巩固一下基础知识,也可以来参加。
  你可以通过下面的地址,加入到RIAMeeting在Adobe 网站上的User Group来获取此次活动和后续活动的详细信息和更新:
  http://groups.adobe.com/join/riameeting
  [b]
  注意你可以使用你在Adobe的帐户登录到Adobe User Group。[/b]
  本次的活动信息公布在位于Adobe User Group的RIAMeeting User Group(http://groups.adobe.com/groups/ead613effe/summary)。我们将会给已经报名的朋友发送Adobe User Group的注册邀请,请注意查收邮件。
  [b]注意:本次活动受场地限制,人数有限,所以可能会有些报名的朋友无法参与,还请谅解,对于本次未能参加的朋友,我们在未来的6,7,8月还会组织其它场次的培训活动,敬请期待。[/b]
  已经报名并加入RIAMeeting User Group的朋友,请按照如下的流程确认您的注册信息:
  1.点击首页的“RIA大讲堂- Flex基础培训(免费)”,进入活动页面的RSVP部分,选择加入
  2.我们将在6月4日给可以参与培训的报名者正式邮件通知,请注意查收
  要求:
  1. 培训过程需自备笔记本电脑
  2. 请安装所需软件:Flex Builder,Flash CS4
  Keywords:
  RIAMeeting,RIA大讲堂,Flex培训
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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