1、利用 PHP 7 进行模块化编程:从生态系统到实战应用

PHP 7模块化开发实战

利用 PHP 7 进行模块化编程:从生态系统到实战应用

1. 作者与审阅者介绍

1.1 作者信息

Branko Ajzele 出生于 1983 年 1 月,居住在克罗地亚的奥西耶克。他身兼数职,既是丈夫和两个孩子的父亲,也是一名书籍作者和软件开发者。他拥有电气工程学的学院学位,热爱一切与数字相关的事物,并以软件开发为生。

他在全职软件开发和团队管理方面拥有多年的实践经验,尤其擅长电子商务平台。自 2008 年以来,他就开始与 Magento 合作,深度参与了其首个测试版的开发。他经常接触现代软件开发技术,具备扎实的技术知识,能够清晰明确地传达技术细节。他敢于对他认为可以改进的需求提出替代方案,即使这意味着要加班以按时完成任务。

他拥有多项 IT 认证,如 Zend 认证工程师(ZCE PHP)、Magento 认证开发者(MCD)、Magento 认证开发者高级版(MCD +)以及 Magento 认证解决方案专家(MCSS)。他的著作包括面向 Magento 新手的《Instant E - Commerce with Magento: Build a Shop》,为开发者撰写的《Getting Started with Magento Extension Development》,以及涵盖 Magento 2 电子商务平台开发的《Magento 2 Developer’s Guide》。目前,他是 Lab Lateral Ltd. 的全职承包商,担任首席 Magento 开发者和该公司克罗地亚办公室的负责人。2014 年 10 月,他凭借在电子商务开发方面的卓越知识和专业技能,被数字企业家奖评为年度电子商务开发者。

1.2 审阅者信

【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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