《持续交付》第12章 数据管理

博客涉及持续交付和数据管理等信息技术相关内容,虽未给出具体内容,但从标签可知重点关注这两方面,持续交付可实现软件快速稳定发布,数据管理能保障数据有效利用。
本课程适合具有一定深度学习基础,希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域,应用非常广泛,如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异,网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术,从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务,包括图像分类、目标检测、图像分割(语义分割、实例分割、全景分割)、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成(利用生成对抗网络)。本课程注重原理和实践相结合,逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇,图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow),学员可快速上手。通过本课程的学习,学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络,掌握相关技术原理和算法,有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外,深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人优快云博客。本课程提供课程资料的课件PPT(pdf格式)和项目实践代码,方便学员学习和复习。本课程分为上下两部分,其中上部包含课程的前五(课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割),下部包含课程的后四(人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成)。
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 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系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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