导读：国内某头部理财服务提供商成立于2019年，是股份制银行中首批获准筹建、首家获准开业、首家成立的银行理财子公司。自2004年推出国内首支人民币理财产品以来，通过投资模式的不断创新和投资管理能力的持续提升，引领国内银行业理财市场。该企业每天处理的任务量达1W，内部系统众多，当务之急是需要一个统一的调度和监控平台，支持不同理财业务场景下的需求。2023年之前，该企业使用开源版本的大数据调度平台ApacheDolphinScheduler能基本上满足业务需求，但随着业务量增大和个性化需求的增长，在经过周密的调研之后，决定将所有调度任务迁移到商业版本白鲸调度系统之上。采用白鲸调度系统让该企业实现了

作者|李晨编辑|DebraChen数据准备对于推动有效的自助式分析和数据科学实践至关重要。如今，企业大都知道基于数据的决策是成功数字化转型的关键，但要做出有效的决策，只有可信的数据才能提供帮助，随着数据量和数据源的多样性继续呈指数级增长，要实现这一点愈加困难。如今，很多公司投入了大量时间和金钱来整合他们的数据。他们使用数据仓库或数据湖来发现、访问和使用数据，并利用AI推动分析用例。但他们很快意识到，在湖仓中处理大数据仍然具有挑战性。数据准备工具是缺失的组成部分。什么是数据准备，挑战是什么数据准备是清理、标准化和丰富原始数据的过程。这使数据准备好应用于高级分析和数据科学用例。准备数据需要执行多项

目录1、白鲸优化算法 2、BWO优化VMD参数3、实战3.1原始时间序列数据 3.2VMD分解--直接设置参数 3.3采用BWO优化VMD4、代码        在博客的基础上，本文利用白鲸优化算法对VMD的参数进行优化，采用python实现。1、白鲸优化算法        白鲸优化算法([Belugawhaleoptimization，BWO)是由是由ChangtingZhong等于2022年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于白鲸的群体觅食行为，具有3个阶段，分别是：探索、开发、鲸落，如下 2、BWO优化VMD参数        时间序列越复杂，包络熵的计算值越大，反之亦然。因此，应用

导读国内某头部券商是国内排名前三的全国性大型综合证券公司。作为证券行业领头羊之一，该券商一直高度重视核心系统的自主可控以及网络信息安全。早些时候，其已经完成了信创化数据库改造和OA系统适配，接下来的当务之急是完成数据能力平台的信创化改造。随着该券商近年来数据中台的发展，企业内部数据系统纷繁庞杂，需要统一的调度系统来实现调度管理统一化、监控可视化、预警智能化等功能。在经过长时间调研之后，该券商携手白鲸开源，基于白鲸调度系统为其数据开发和数据服务的统一管理提供了高效、完善的解决方案，助力其建设DataOps底座。本文将详细介绍该券商基于白鲸调度系统在其复杂多样的金融信贷场景中实践应用。背景核心系统

改进的白鲸优化算法（原文作者）一、算法灵感二、算法介绍2.1初始化2.2探索阶段2.3开发阶段2.4鲸落阶段三、改进的白鲸优化算法3.1集体行动策略3.2小孔成像策略3.3二次插值策略3.4IBWO伪代码四、参考文献一、算法灵感  白鲸优化算法(Belugawhaleoptimization,BWO)是2022年提出的一种元启发式优化算法，其灵感来源于白鲸的生活行为。白鲸以成年鲸的纯白色而闻名，是高度群居的动物，它们可以成群聚集，有2到25个成员，平均有10个成员。与其他元启发式方法类似，BWO包含探索阶段和开发阶段，此外该算法还模拟了生物界中存在的鲸落现象。二、算法介绍2.1初始化  探索阶

智能优化算法：白鲸优化算法摘要：白鲸优化算法([Belugawhaleoptimization，BWO)是由是由ChangtingZhong等于2022年提出的一种群体智能优化算法。其灵感来源于白鲸的群体觅食行为。1.白鲸优化算法BWO建立了探索、开发和鲸鱼坠落的三个阶段，分别对应于成对游泳、捕食和鲸落的行为。BWO中的平衡因子和鲸落概率是自适应的，对控制探索和开发能力起着重要作用。此外，还引入了莱维飞行来增强开发阶段的全局收敛性。BWO算法可以从探索逐渐转换到开发，这取决于平衡因子 Bf\mathrm{~B}_{\mathrm{f}} Bf​，其定义为:Bf=B0(1−T/(2 Tmax⁡)

先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。原文在这里：点一下白鲸优化(BWO)算法：白鲸优化(BelugaWhaleOptimization,BWO)算法是2022年提出的一种新的群智能优化算法，由大连理工大学运载工程与力学学部工程力学系的李刚教授团队设计并提出，发表在KBS上。它的原始参考文献如下：“ZhongC,LiG,MengZ.Belugawhaleoptimization:Anovelnature-inspiredmetaheuristicalgorithm[J].Knowledge-Based

先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。原文在这里：点一下白鲸优化(BWO)算法：白鲸优化(BelugaWhaleOptimization,BWO)算法是2022年提出的一种新的群智能优化算法，由大连理工大学运载工程与力学学部工程力学系的李刚教授团队设计并提出，发表在KBS上。它的原始参考文献如下：“ZhongC,LiG,MengZ.Belugawhaleoptimization:Anovelnature-inspiredmetaheuristicalgorithm[J].Knowledge-Based