CSDN在线培训:应用Bluemix快速实现商业价值

Doraemon小叮当 2015-05-20 07:30:22
加精
主要讲述一个真实的比赛案例。IBM CDL举办过一期内部的Hackathon,为期三天的命题比赛,我带领另外两名开发者在限定时间内用BlueMix平台开发了一款“汽车事故现场报险和理赔状态追踪移动应用”,在大赛中获得了总冠军。本次在线培训内容主要以讲述App的基本概况,如何在三天内使用BlueMix快速完成一个命题应用的开发以及传统应用开发和在BlueMix里开发对开发,测试,最终用户的影响等。

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【课程主题】

应用Bluemix快速实现商业价值

【课程时间】

2015年5月25日(周一) 20:00 - 21:30

【讲师介绍】

Application Performance Manangement产品线Chief Programmer。2007年加入IBM,负责IT服务管理产品的研发,主要产品包括Node.js,Ruby,PHP和Python等语言的监控及Diagnostics。BlueMix上Liberty和Node.js的监控服务即是该系列产品在PaaS平台上的部署。

【课程安排】

20:00—20:10 通过邮件地址登录网络课堂

20:10—21:30 主题演讲与Q&A

申请参会

* 特别提示:请您在报名申请时,提前注册Bluemix帐号可免费进行上线体验,注册可领取CSDN20个C币点击注册

【温馨提示】在线视频直播互动,采用三分屏模式,让您感受真实的课堂环境。本次会议机会难得,由于报名人员较多,将对申请参会者进行资格审核,请您务必填写个人信息以便通知(短信、邮件)及时送达,保证您的顺利参会。邮件和短信提醒将会在课程前一天发出,请注意查收!具体时间以邮件通知为准。其他问题请加入在线培训群427929885

6月6日-7日举办的“IBM Bluemix云平台24小时应用开发挑战赛”,参与活动报名请猛击文章下方:http://bmix.csdn.net/
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xswjwhs 2015-06-12
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这个是什么,有点看不懂
qq_16146557 2015-06-07
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来学习学习,很好
dadapangran123 2015-06-07
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dingqilai
q851150633 2015-06-07
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看看怎么样哦
David--lu 2015-06-07
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点击进入“我的”频道,页面左侧显示的第三个栏目名称是什么?
skywellss 2015-06-06
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不明觉厉,好厉害
乐乐乐乐168 2015-06-05
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很好玩啊 ..........................
qq_28768245 2015-06-05
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好高端~~~~~
zuo1204658863 2015-06-05
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谢谢xxxxxxxxx
qq_28767521 2015-06-05
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引用 29 楼 qq_28414013 的回复:
提交后出现的内容是什么,忘了
我也忘了
tdc1006 2015-06-05
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交流学习,谢谢
chen648379 2015-06-05
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看看如何,后面再说
qq_28764707 2015-06-05
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进来了,好诶
qq_28764637 2015-06-05
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学习一下而已。
qq_28764849 2015-06-05
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学习学习
baidu_25592191 2015-06-05
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xuexila
baidu_28764029 2015-06-05
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领取奖励验证信息,为啥总显示回答错误
sinat_28763183 2015-06-05
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感谢 ganxie ganxie ganxiexganxie
tangyuan13 2015-06-05
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oFengXueYeGuiRen12 2015-06-05
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我来看看怎么样
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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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