小弟诚心拜师!

advantking 2010-10-14 08:31:22
各位大哥大姐:
你们好!
简单介绍一下吧.
本人,男,86年生,身高180CM,心地善良,诚实坦率,思想健康.乐观...
非计算机专业,研究生二年级,对计算机编程非常感兴趣,可是学到现在C#还是入门....所以,在此开贴求师,只求一个精通C#.NET编程的师傅!如果条件容许,假期可以追随你的身边.同时可以帮你处理一些事情,对于本人的帮事能力你可以放心...不图报酬...只要能帮助我学习C#...
另一个条件是跟我一样是个善良的人就行了...

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
有想法的大哥大姐,可以通过QQ(64989136)跟我联系!请注明(你好,徒弟!).真诚等待你的到来,师傅大人!
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唉...... 下载资料 视频 多敲敲学习下、 不懂的发帖问,好心人还是蛮多的
advantking 2010-10-15
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[Quote=引用 11 楼 runbear 的回复:]

研究生了,不走自己的专业么?
好心师傅的话就可能很少了,因为很多人都没那精力。
很多人说:“当爱好变成工作...”
研究生去培训下,出来应该不错吧。
[/Quote]
因为从心底里不喜欢自己的专业啊
method_02 2010-10-15
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龍月 2010-10-15
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悟空,从今往后不许你说是我徒弟,我也不再见你!
RUNBEAR 2010-10-15
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研究生了,不走自己的专业么?
好心师傅的话就可能很少了,因为很多人都没那精力。
很多人说:“当爱好变成工作...”
研究生去培训下,出来应该不错吧。
ASP999999 2010-10-15
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kkbac 2010-10-15
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gg是mm?
huminghua 2010-10-15
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来蹭分!围观一下!
advantking 2010-10-15
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[Quote=引用 21 楼 gongsun 的回复:]

悟空,跟为师一起去泡MM吧,别学这破玩意了。
[/Quote]
你们这帮人太邪恶了
gongsun 2010-10-15
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悟空,跟为师一起去泡MM吧,别学这破玩意了。
advantking 2010-10-15
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[Quote=引用 19 楼 a82344626 的回复:]

引用 9 楼 kkbac 的回复:
gg是mm?

当然是GG别人都写了男
引用 18 楼 red_2008 的回复:
师傅语重心长的说句哈,徒弟啊,千万别往这行转啊,这行的饭难吃!!!师傅都想金盆洗手了,就是还没找到金盆。

呵呵

如果只是想学来玩玩学别的语言好点!
毕竟.net 开发出来的C/S要平台
[/Quote]
JAVA开发的程序也要平台的啊,语言只是工具,深入研究一种语言,再学其他的就好学了
a82344626 2010-10-15
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[Quote=引用 9 楼 kkbac 的回复:]
gg是mm?
[/Quote]
当然是GG别人都写了男
[Quote=引用 18 楼 red_2008 的回复:]
师傅语重心长的说句哈,徒弟啊,千万别往这行转啊,这行的饭难吃!!!师傅都想金盆洗手了,就是还没找到金盆。
[/Quote]
呵呵

如果只是想学来玩玩学别的语言好点!
毕竟.net 开发出来的C/S要平台
red_2008 2010-10-15
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师傅语重心长的说句哈,徒弟啊,千万别往这行转啊,这行的饭难吃!!!师傅都想金盆洗手了,就是还没找到金盆。
龍月 2010-10-15
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其实 悟空本没必要 跟着唐僧去西天的, 菩提老祖已经给了她金身。 可是他 根性太弱 需要磨练从中悟出道理。

你已经 有了 兴趣 只差磨练
advantking 2010-10-15
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谢谢大家的建议,今天结贴,还是有好心人的
method_02 2010-10-14
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你好徒弟
advantking 2010-10-14
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就是喜欢所以想学,完全是爱好
whb147 2010-10-14
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还是别趟这个水吧
advantking 2010-10-14
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看来还要先靠自己了,主要我还在校没有时间参加培训,纠结
jason成都 2010-10-14
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平时可以加群或者在论坛里面探讨下。相互学习。自己先学习基础。然后再网上看点源代码。最后看点项目。先把基础学通比较好。你这样最好去报培训学校。单个的毕业容易。主要是项目限制。有工作要求。一般是不可能带别人进项目的。有规定的。
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内容概要:本文提出并实现了一种基于Transform-KAN混合架构的电力负荷预测模型,旨在通过融合Transformer在长序列建模中的注意力机制优势与Kolmogorov-Arnold Network(KAN)在函数逼近方面的高精度非线性拟合能力,显著提升负荷预测的准确性与鲁棒性。研究系统阐述了模型的整体结构设计、输入特征工程、训练流程及关键超参数配置,并利用真实电力系统历史数据进行多步预测实验,验证了该方法在处理非线性、非平稳负荷序列时的优越性能。重点探讨了新型神经网络结构在时间序列预测任务中的创新应用,为复杂电力系统负荷的精准预估提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础和机器学习知识,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的研发人员,尤其适合工作1-3年希望深入理解前沿预测模型的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中对未来电力负荷的精确预测;②探索Transformer与KAN等新兴神经网络模型在实际工业场景中的融合设计与实现方法;③为学术研究提供可复现的高性能负荷预测基准方案。; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,强调理论与实践相结合,建议读者在学习过程中仔细研读模型架构细节,动手运行并调试代码,结合实验结果深入理解各模块的作用与优化策略,从而全面掌握该先进预测方法的设计精髓。

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