5Deep dive into Pyflink & integration with Zeppelin

01 Zeppelin对PyFlink的支持 Support of PyFink in Zeppelin 02 PyFlink社区状态 The Community Status of PyFlink 03 PyFlink核心技术剖析 Analysis of PyFlink core technology 04 PyFlink经典案例 The classic use case of PyFlink

 2021-06-29

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深入理解零拷贝技术

很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）；例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换

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XX集团智能工厂整体解决方案：整体集成仓库+车间+质量+SAP

在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。

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东南大学研究团队：基于改进粒子群算法的无线充电系统参数优化

基于LCC-S型补偿拓扑的磁耦合谐振式无线充电（MCR-WPT）系统，建立其数学模型，从工作频率、补偿电感和负载阻抗三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对目前高阶补偿拓扑的参数难以达到最优配置的问题，以提高系统的传输效率为优化目标，以输出功率为约束条件，建立其优化模型，对高阶非线性参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优，提出一种基于种群进化的混合粒子群优化（HP？SO）算法，并基于LCC-S型无线电能传输（WTP）系统优化模型对传统的粒子群算法和改进的算法进行仿真对比。结果表明改进的粒子群算法可有效地避免优化结果陷入局部最优。最后，搭建了无线充电系统实验平台，对系统的工作频率特性和负载阻抗特性进行实验分析，实验结果与理论分析和仿真优化结果一致。

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专家报告|西安交通大学刘增副教授：分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析

2024年5月24-26日，第二十一届中国电气自动化与电控系统学术年会在天津召开，会议邀请西安交通大学刘增副教授在会上作了《分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析》的报告分享。此报告探讨了分布式储能中多变流器系统的构网控制与振荡特性，主要包括研究背景、系统架构、构网控制技术和系统振荡分析四个方面。在现代电力系统中，分布式储能广泛应用，而多变流器系统在实际运行中面临功率协调、稳定性及控制复杂度等挑战。为应对这些问题，报告从储能变流器的并联架构及构网控制基本原理出发，介绍功率分配、频率电压控制等核心技术，深入分析多变流器间的动态耦合关系，通过基于端口频率特性的系统建模和实验验证揭示系统振荡的成因及抑制方法。本文将对报告内容进行详细解读，帮助读者更好地理解和掌握这一领域的最新研究进展。

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