[公告] :本版关于 *给分机制* 的补充规定

tonnycncn 2002-03-26 10:21:41
以下是JAVA版的规定:
1、本论坛不提倡大家开新帖给分;
2、如果确需开新帖给分的,(比如因为一次不能给出你想给出的分),请遵照以下格式:
a.标题统一为:[给分]请 XXX 来拿分。
b.请在帖子内容中注明你给分的理由,及相关帖子的链接。
3、给分的理由只能是在本论坛上解决的问题,不允许在其它地方解决的问题而在CSDN上给分。(比如在QQ中、因为同事关系在工作中、或在其它论坛中等等都不允许)。
4、我再次重申,给分如同道谢,希望大家不要让这里的给分机制变了味。
5、对于违反本规定的放分帖一律删除。希望大家共同遵守,营造这里讨论问题、解决问题的良好气氛。

本版暂时仿效此规定!
另外,本版主另行说明一下:
1、CSDN规定一个用户的给分上限,
初级用户(专家分小于等于1000分)最大给分是100分;中级用户(专家分大于1000分)最大给分是200分;高级用户(给与称号的会员)最大给分是300分
对于低级用户提出高级问题,而得到正确、出色的回答,可以另行开新贴给分,但不宜过多。但对于相对很简单的问题(大多人都能回答出来),不允许另开新贴!对于评判标准,由版主酌情考虑并处理。
2、对于遇到很高兴的事(如申奥成功,足球出线,过年等),允许大家用散分的方式庆祝并讨论。对于与程序员联系很紧的事(如技术方向,工作情况等),允许大家用较高的分吸引朋友加入讨论。
3、对于只有自已高兴的事(如升职、交女友、加薪等),可能会被版主转入水园!

对此,欢迎网友们发表你们的看法。



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clipper_clipper 2002-09-19
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强烈赞成。
apple749769 2002-09-17
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zqfleaf(啊风) 的意见非常的好!!!!我强烈的建议斑竹能够和总斑竹说一声!

真的,当我看到他的建议的时候,我一直有这样的想法,但是,我没有表达出来,现在,他已经说了,我强烈的建议!!!!

不过,我还修改一下:


1.不要每天都给可用分,一个用户在一天内有登录才可以给10分

2、 建议每天每个人的专家分都减分。

减分是要比例的!

比如说:是按专家分的1%来减少!这样专家分越多,就减得越多。
林仪明 2002-09-05
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关注!

但愿有个公正的方法!
瀚海沙漠 2002-09-04
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由于不同现实与不同理想的差距,所以需要不断更新.
zqfleaf 2002-09-03
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建议:
1.不要每天都给可用分,一个用户在一天内有登录才可以给10分
因为有些人只来一次,有可能来了一次后很久才来一次发现可用分有几千
会不想玩玩倒分。而且这样很公平,经常来的人用可用分也多。经常不来的人
你给多了也没有用。
2. 建议每天每个人的专家分都减1分。
计算机的知识更新很快,一直增加专家分不能全面,
永久体现水平鼓励大家不断学习新知识
zhenhao 2002-06-20
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经常上的,而且经常回答问题,应该自动增加专家分,要不有的时候辛辛苦苦的回答问题,可是问问题的人就是不结帖。超过一定时间的帖子就应该自动结掉。
Jakecat 2002-06-13
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/@@
tripofdream 2002-06-07
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已经有人回复的问题必须是版主才能删除,方法和后果参见上面的回复。
tripofdream 2002-06-07
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to apple749769(尽量多学一点):
  这是因为贴子列表是动态生成的静态页面(有新贴子时才会重新生成)。可以按照http://www.csdn.net/Expert/Manage/Build_Xml.asp中的方法手动生成贴子列表。
joss2002 2002-06-07
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这个规定我也适合吗?很好,我赞成。
apple749769 2002-06-07
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斑竹:

我有一个问题:为什么有时候结贴的时候,我已经给分了,但是贴子还在未解决区,并且还可以回复,遇到这中情况,该怎么办?

另外:有时候,回贴的时候,出现乱码,那是怎么回事?又该怎么办?

谢谢!
心翦 2002-06-05
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尊敬的班主:
我有个想法:
就是当我知道了自己提出来的问题的答案 而在论坛里面还没有人回答正确
那么我想删掉我的问题 是否可以?
当然 这之中关系到一个问题 有人故意不给分 作弊 那应该怎么解决?
liuzxit 2002-06-04
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建議散分貼﹐每人得分不得超過3分﹐就是說如果散一百分的貼﹐必須要有34個人回復才能結貼﹐不然格刪無論﹐免得專家分的水分太大。

得專家分就加同等可用分﹐
再加上每日憑空產生10分
那整個論壇的可用分總數不就有增無減﹐能不通貨膨脹嗎﹐如果不是從不結貼中消耗了一些可用分﹐恐怕早就人人都大富翁了
不過我從來沒有不結貼的
ssm1226 2002-06-04
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.................
ChinaOk 2002-05-18
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现在都严重的通货膨胀了。分也没什么意思了。
超级大笨狼 2002-05-13
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建议两周或合理的时间自动结贴,平均分分!!
tripofdream 2002-05-11
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点你的贴子上面的"管理"
可爱的排骨 2002-05-11
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我不会给分.....怎么给分???
apple749769 2002-04-26
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这个贴子已经有一个月了,我建议斑竹将它删除。

lois1 2002-04-25
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我看了,我知道原因了,我把我的问题从技术区转 到非技术区(我自己转的),少了几分。
然后结帖时,在提示转入FAQ时,误操作了一下,又少了几分.
冤啊。
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内容概要:本文研究了考虑隐私保护的布式联邦学习在居民电力负荷预测中的应用,提出了一种基于联邦学习框架的方法,使多个参与方能够在不共享原始数据的前提下协同训练高精度的负荷预测模型。该方法有效缓解了传统集中式数据收集带来的隐私泄露风险,结合Python实现了算法原型,并通过实验验证了其在保证预测性能的同时,具备良好的隐私保护能力。研究进一步析了模型在不同数据布、通信轮次和客户端数量下的适应性与鲁棒性,展示了其在智能电网、能源管理系统及需求侧管理中的广阔应用前景。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景的研究生、科研人员,以及从事智慧能源、数据隐私保护相关领域开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于居民侧用电行为建模与精细化负荷预测,提升电网调度与能源配置效率;②在确保用户数据本地化存储的前提下,实现跨区域、跨主体的能源数据协同析;③为构建安全、可信、合规的新一代智能电力系统提供核心技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行动手实践,深入理解联邦学习的通信机制、模型聚合策略及隐私防护设计,并关注模型收敛性与隐私预算之间的权衡优化。
内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种融合联邦学习框架与隐私保护机制的电力负荷预测方法,旨在解决传统集中式数据处理中潜在的用户隐私泄露问题。通过构建布式模型训练体系,各参与方在本地完成模型训练,仅向中心服务器上传模型参数或梯度信息,实现“数据不动模型动”的协同建模模式,确保数据“可用不可见”。研究采用Python语言实现了完整的联邦学习流程,涵盖客户端本地训练、全局模型聚合、隐私保护策略(如差隐私或同态加密)集成、通信机制设计及预测性能评估等核心模块,显著提升了电力负荷预测在隐私安全与模型精度之间的平衡能力。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、智能电网、能源大数据析、数据隐私保护等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于居民或工业级电力负荷预测任务,在保障用户用电数据隐私的前提下实现高精度预测;②为构建符合数据合规要求的智慧能源管理系统提供技术支撑;③推动联邦学习在能源互联网、跨企业数据协作等场景中的落地应用,促进多方协同建模与数据价值释放。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点关注联邦学习的通信轮次设置、本地训练迭代策略、模型聚合算法设计以及隐私噪声添加机制的实现细节,并可根据实际需求替换底层预测模型(如LSTM、XGBoost、Transformer等)以进一步优化预测性能。

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