团队技术博客开篇语

 

作者:崔海

 

NHN国技术开发中心的团队博客建立已经有些日子。看到团队成员在博客上分享了很多不错的主题,心里很高兴,也很激动。忍不住也来写点东西。

 

NHN国技术开发中心

首先,简单介绍一下我们的团队。

 

NHN中国技术开发中心是NHN集团全球技术团队在中国的分支,是NHN全球化开发组织的一部分。团队成员同NHN在全球的其他技术团队一起协作,共同研发新一代互联网的关键技术。主要专注于互联网服务平台的开发和创新,大规模高性能计算平台的搭建,以及云计算基础技术的研究。具体研发领域包括海量数据的存储和管理,基于PaaS (Platform As A Service) 的计算平台,和互联网服务(Web Service)的开发工具。

 

NHN公司是一家大型互联网公司,总部在韩国。中国,日本和美国都有分支机构。公司运营网站包括Naver.com – 韩国最大的互联网门户和搜索引擎,全球五大搜索引擎之一;Hangame.com – 全球最大的游戏门户网站之一;以及me2day.net韩国排名第一的围脖服务(Micro-Blog)。公司是韩国最大的互联网上市公司,市值约80-100亿美元。

 

平台领域的核心技术

互联网平台方面有很多技术,但是,最核心的是数据库。

 

NHN有自己开发的数据库,名字叫CUBRID。现在已经是一个开源的产品,有关详细的产品信息,可以到http://www.cubrid.org 开源项目的官网查阅。源代码和现有子项目的开发进度共享在:http://www.sourceforge.net, 欢迎有兴趣的人来下载,或加入项目组,和我们共同开发。

 

为了让更多的开发者了解和熟悉CUBRID,团队博客会把一定的篇幅贡献给CUBRID数据库相关的主题。同时,这也是我们开发团队和开发社区交流的一个窗口,欢迎拍砖。。。

 

另外,NHN在平台领域还共享了一个开源产品:XpressEngine。这是一个网站内容管理系统(CMS – Content Management System)。特别适合用户共享类网站,如讨论版,博客群,等类型网站。如果想了解更多信息,访问:http://www.xpressengine.com

 

有了它,搭建网站就很方便了。如果想改进功能,也可以直接在现有代码的基础上进行二次开发。这个开源产品我们内部有一个更简单的称呼:XE

 

对于一般网站而言,有了CUBRIDXE,搭建网站的技术门槛就低下来,更容易了。希望这些产品能让互联网世界更繁荣。

 

在我们团队的技术博客中,这些产品和技术今后都会有多方位的介绍。

 

建立技术博客的初衷

作为一个技术团队,我们一直致力于建设一种贴近于互联网风格的团队文化。简单地说就是:

·         平等和平民化

·         共享技术和知识

 

内部一起聊过这件事,觉得建立一个团队博客,和广大的开发者社区交互,是再好不过的。所以,准备准备这件事的时候,很多团队成员都非常热心,纷纷出力贡献。这个过程,就很符合互联网的文化。。。

 

我们选定了以下的主题:

1.  NHN的技术介绍 包括CUBRIDXE等,让更多的人了解开源产品。

2.  广泛的平台技术讨论 主要是NHN之外的技术,我们来分享认知和实践。

3.  技术开发流程和管理 团队的故事,趣事,体会。就像我们自己的日记一样,记录工作生活中的点点滴滴。

 

优快云,作为国内最大的开发者社区,是我们不二的选择。

 

最后,就不多说了。希望有更多,更好的内容出现,也希望广大开发者喜欢这个博客,更盼望有近一步的互动。。。给我们留言吧!

 

致谢

 

崔海

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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