# 全球加速 #
0
关注
456内容
|
【灾难恢复】AWS 云中的灾难恢复选项
AWS中为您提供的灾难恢复策略大致可分为四种方法，从低成本和低复杂性的备份到使用多个活动区域的更复杂的策略。主动/被动策略使用主动站点（如AWS区域）来承载工作负载和服务流量。被动站点（如不同的AWS区域）用于恢复。在触发故障切换事件之前，被动站点不会主动服务流量。
数字化办公时代的风险运营实践
数字化办公时代的风险运营实践
|
m基于GA-GRU遗传优化门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中，一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU，作为RNN的一种形式，解决了长期依赖问题，而遗传算法用于优化其超参数，如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟，通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数，最终构建优化的GRU模型进行负荷预测，结果显示预测误差和模型性能的提升。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的DVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（VRP）的优化求解，特别是动态车辆路径问题（DVRP）。在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试，展示了运行结果图像。核心程序包含粒子更新、交叉、距离计算等步骤。DVRP在物流配送、运输调度中有广泛应用，目标是最小化行驶距离并满足车辆容量限制。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找解，而粒子群优化模拟鸟群行为更新速度和位置。GA-PSO混合算法结合两者优点，提高搜索效率。在DVRP中，算法需考虑问题特性和约束，以找到高质量解。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行，通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补，高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略，通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新，不断迭代直至满足终止条件，旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。
基于GA遗传优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a开发，提供无水印算法运行效果预览及核心程序（含详细中文注释与操作视频）。通过结合时间卷积神经网络（TCN）和遗传算法（GA），实现复杂非线性时间序列的高精度预测。TCN利用因果卷积层与残差连接提取时间特征，GA优化超参数（如卷积核大小、层数等），显著提升模型性能。项目涵盖理论概述、程序代码及完整实现流程，适用于金融、气象、工业等领域的时间序列预测任务。
【OSS全球加速】如何利用CNAME自定义加速区域
1 背景
OSS推出的全球加速功能，客户端离OSS数据中心距离越远加速效果就会越好，比如跨洋或者跨大洲预期会有数倍的性能提升，但是对于很多OSS用户，并不一定需要在所有区域加速。 比如用户在国内有个Bucket，用户会在全球各地上传或下载这个Bucket 内的数据，由于OSS本身提供优质的网络及高质量的BGP多线接入能力，在国内大部分区域访问OSS速度都能做到“很快”，此时如果在国内也使用传输加速的话可以做到“更快”，但是“很快”其实已经能够满足大部分用户的需求，用户不愿意为从“很快”到“更快”买单。
免费试用