参加微软Windows Live Partner Day有感

本文回顾了参加2008年微软Windows Live Partner Day的经历,深入介绍了Windows Live平台及其组件,特别是Windows Live Developer Center如何帮助开发者利用mashup应用程序轻松整合微软的网页资源和服务。

2008年5月29日至30日有幸在北京参加了微软举办的Windows Live Partner Day 活动。会议上,资深讲师Ronald Cheng为来宾讲解了Windows Live的各种组件,以及为所有人员提供人手一台的设备,进行实际的动手实验。这对喜欢没事摆弄摆弄自己的网站,有时间就玩玩Mobile的我来说,无疑又是一次发现新鲜玩意的机会。

从网站开发者的角度来看,Windows Live无疑是个很好的网站DIY工具。这有点类似我以前玩的POSTNUKE。玩家(呵呵,我认为用玩家或者bloger来称呼这些人比开发者更合适)通过使用Windows Live工具可以非常方便的制作出一个完整的功能丰富的整站系统来,其完美程度完全不亚于一个30个工程师辛苦劳作半年的整站产品。要知道这可是微软整个Windows Live Developer Center协助你完成的工作,后台所引用的人力资源成本和商业资源成本,可不是一个小公司可以比拟的。你想吧,有哪个公司可以轻松获得卫星地图资源,建立起强大的数据库来支撑Virtual earth这样的巨型位置搜索功能呢?

微软已经推出了Windows Live Developer Center的网站来吸引软件开发人员编写链接到微软网页资源的“mashup”应用程序。(“mashup”起源于音乐,指把不同的乐曲混合在一起,使其产生出特殊的效果。后来被用到网络上,指将不同网络服务混合,以产生新的服务应用。mashup的初衷是利用它,即使是没有任何编程技能的普通网民也可以自己编写程序。)这一点足以说明,科技带来新生活,这句话一点

  早些时候,微软的MSDN与MIX06网络开发者会议协力推出了Windows Live Developer Center。这个网站为软件开发人员开发程序提供了相应的文件,这些程序可以利用微软的网站上数据或者服务。例如,某位程序员可以编写一个mashup—一种混合软件,可以融合多个不同来源的内容—它可以结合某个电子商务网站和MSN Search或微软Virtual Earth的信息。

  向其他网页资源一样,微软也为这个程序提供了API来为开发人员提供技术上的指导。

  目前为止,微软已经提供了MSN Search,MSN Messenger,MSN Space创建blog软件等相关的技术信息,同时还提供了运行在Vista Sidebar中小程序的相关技术信息。

  微软将提供一个网站来承载第三方开发的小程序,并且它会帮助软件和硬件厂商分类这些小程序。

  Live Developer Center是用来吸引开发人员编写应用程序并帮助微软完善其Web Services的庞大第三方软件库。

  微软除了提供技术方面的信息外,Live Developer Center还为第三方提供了一些编写mashup来赚钱的技巧,包括等广告和营造紧密的在线客户关系。

说了这么多,不如引用一个网上的例子来说明问题吧。下面介绍了如何利用Windows Live ID SDK开发在线身份验证程序:

Microsoft Windows Live 新闻主题微软Windows Live ID除了用来登录Messenger和LiveMail之外就没用了么?当然不是,Live ID有一个非常不错的SDK正在Connect进行Alpha测试,我们加载它之后就可以很轻松地开发出基于Live ID的身份验证程序,内含代码范例和SDK下载.
下载:Windows Live ID Client 1.0 SDK Alpha Release
查看:Writing A Quick Application That Uses Windows Live ID
下载:Example Source Code
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、科研人员及从事新能源汽车、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。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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