AI 助理
备案控制台
开发者社区 云原生 中间件 文章 正文

Seata GA Meetup 杭州站，报名啦！

2019-12-13 495
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo，Agent数量 不受限
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper，118元/月
性能测试 PTS，5000VUM额度
简介： 2019年12月21日Seata GA Meetup 杭州站免费报名！

Seata GA Meetup 杭州站免费报名！

  • Seata AT 模式的精髓是什么？
  • Seata 的过去、现在和未来都是怎样的？

将于本场活动现场一一为您解读。

When & Where ？

活动时间：2019年12月21日13:30 ～18:00
活动地点：浙江省杭州市余杭区良睦路 1399 号梦想小镇互联网村 26 号浙江青年众创空间
参会收益：Seata 项目发起人给大家全面介绍《Seata 的过去、现在和未来》以及 Seata 1.0 的新特性。更有 Seata 在互联网医疗，滴滴出行上的落地实践现场分享。
福利放送：来到现场的同学可打包下载讲师 PPT ，提供精美茶歇,还有阿里公仔,天猫精灵等好礼等你来拿。

点击“传送门”，免费报名啦~，这一次，你会来么？



Seata 不带人头最新版_画板 1.png

文章标签：
全球加速
关键词：
全球加速meetup
中间件小哥
目录
相关文章
amber涂南
Seata GA Meetup 杭州站开放报名啦！
2019 年 12 月 21 日Seata GA 报名中！
amber涂南
616 0
Seata GA Meetup 杭州站开放报名啦！
软件算法开发
|
18天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化PID控制器参数，通过空间状态方程构建控制对象，自定义GA的选择、交叉、变异过程，以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比，此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试，展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程，最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数，显著提升了系统响应速度和稳定性。
软件算法开发
77 15
简简单单做算法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法（GA）与分组卷积神经网络（GroupCNN），利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数，提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解；分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现，并提供完整代码及视频教程。注意：展示图含水印，完整程序运行无水印。
简简单单做算法
75 13
简简单单做算法
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a，展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数，提高信号检测的准确性和鲁棒性，尤其适用于低信噪比环境。
简简单单做算法
39 0
软件算法开发
|
3月前
|
算法
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
本项目使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题，启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现，通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤，最终展示适应度收敛曲线及最优路径。
软件算法开发
190 29
软件算法开发
|
2月前
|
算法 决策智能
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题（TSP）的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径，属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的基本原理及其在TSP中的应用，展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现，实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
软件算法开发
243 0
软件算法开发
|
3月前
|
算法
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真
该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型，以路段收费情况的优化为核心，并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证，显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略，下层则确保总阻抗最小，实现整体最优解。
软件算法开发
81 3
软件算法开发
|
4月前
|
算法
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。
软件算法开发
375 1
软件算法开发
|
4月前
|
算法
基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真
通过遗传算法优化PID控制器的Kp、Ki、Kd参数，以输出误差为目标值，迭代求得最优参数。采用MATLAB 2022a验证，利用遗传算法全局寻优特性，自动完成参数整定，适合复杂及非线性系统，有效提升控制性能。
软件算法开发
176 4
软件算法开发
|
5月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
本研究应用遗传优化算法于无线传感器网络（WSN），优化节点布局与数量，以最小化节点使用而最大化网络覆盖率。MATLAB2022a环境下，算法通过选择、交叉与变异操作，逐步改进节点配置，最终输出收敛曲线展现覆盖率、节点数及适应度值变化。无线传感器网络覆盖优化问题通过数学建模，结合遗传算法，实现目标区域有效覆盖与网络寿命延长。算法设计中，采用二进制编码表示节点状态，适应度函数考量覆盖率与连通性，通过选择、交叉和变异策略迭代优化，直至满足终止条件。
软件算法开发
103 4
云原生

中间件

热门文章

最新文章

  • 1
    Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 消息中间件的对比 | 消息发送性能篇
  • 2
    Nginx 外的另一选择，轻量级开源 Web 服务器 Tengine 发布新版本
  • 3
    性能压测工具选型对比
  • 4
    盘点阿里巴巴 15 款开发者工具
  • 5
    开源技术精粹：深入解析阿里消息中间件RocketMQ
  • 6
    好玩又实用，阿里巴巴开源混沌工程工具 ChaosBlade
  • 7
    《麻省理工科技评论》是如何评价阿里云中间件技术的？
  • 8
    什么是中间件，中间件是什么意思？
  • 9
    HiStore：阿里巴巴海量数据场景下的OLAP解决方案
  • 10
    信用算力基于 RocketMQ 实现金融级数据服务的实践
  • 1
    杭州铭师堂的云原生升级实践
    35
  • 2
    活动速递丨AI 原生应用开发实战营·上海站邀您参会
    19
  • 3
    MSE Nacos 2.3.2.0 发布，性能最多提升三倍，支持操作审计等安全特性
    30
  • 4
    邀您参加云原生高可用技术沙龙丨云上高可用体系构建：从理论到实践
    32
  • 5
    Nacos 3.0 Alpha 发布，在安全、泛用、云原生更进一步
    30
  • 6
    云上数据安全保护：敏感日志扫描与脱敏实践详解
    38
  • 7
    SpringCloud 应用 Nacos 配置中心注解
    66
  • 8
    （前端3D模型开发）网页三维CAD中加载和保存STEP模型
    56
  • 9
    微服务引擎 MSE 及云原生 API 网关 2024 年 11 月产品动态
    49
  • 10
    两招玩转阿里云系统事件监控
    49

    • 相关电子书

    更多
  • 《Seata 1.3 新特性以及如何参与社区》
  • Serverless Developer Meetup 深圳站
  • 阿里云中间件开发者大会主论坛演讲合集

    • 相关实验场景

    更多
  • 快速玩转Dubbo生态之一致性事务篇（Seata）
    • 下一篇
    DataWorks