1、微软 Azure 开发实用指南

微软 Azure 开发实用指南

1. 微软 Azure 平台概述

微软 Azure 是微软的云计算平台,为开发者提供了构建可扩展应用程序的弹性构建块。这些构建块涵盖了 Web 托管、存储、计算、连接等服务,既可以作为独立服务使用,也能组合起来构建高级场景。

2. 相关人员介绍
  • 作者
    • Roberto Freato :自工作以来一直是独立的 IT 顾问。学习期间曾为几家小型软件公司工作,获得计算机科学与工程硕士学位后,专注于云计算和 Azure。如今,他为意大利的重要公司担任自由顾问,帮助客户设计和启动分布式软件解决方案。他还利用业余时间为开发者社区提供培训,并在多个会议上发表演讲,自 2010 年起成为微软 MVP。
    • Neil Mackenzie :拥有近 30 年的计算机工作经验,最初从事科学研究和商业规划的大规模数值模拟。此后主要参与医疗软件和电子病历系统的开发。自 2008 年 PDC 起开始使用微软 Azure,几乎使用过微软 Azure 平台的所有部分。他在在线微软 Azure 社区非常活跃,尤其为 MSDN 微软 Azure 论坛做出了贡献,是微软 Azure 的 MVP。
  • 审阅者
    | 姓名 | 简介 |
    | — | — |
    | Michael S. Collier | Aditi Technologies 的首席云架构师,四次获得 Azure MVP,2012
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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