对大版身兼管理员和大版主的疑问?

帝企鹅已被占用 2011-05-16 06:18:47
摘自CSDN社区用户准则。

第四章 社区管理

第1条 本社区设定由社区管理员-大版主-小版主组成的梯级管理体系。

第2条 本社区管理员由csdn正式全职员工担任;管理员行使本社区全部站务管理职责和权力;管理员代表本社区官方立场,除管理员之外的任何社区版主及网友言论,由其本人承担,均与本社区立场无关。

既然是梯形的,您不应该身为管理员的同时还做任何版的版主。您的做法是和CSDN的规则不符的。
会给CDSNer带来不必要的疑惑,您说的是代表CSDN还是版主(除管理员之外的任何社区版主及网友言论,由其本人承担,均与本社区立场无关。),会引起不必要的争执。

还有,我来了2年了吧, 从来没见到您的音容笑貌,您这样做版主,是失职吧,我知道您很忙的,VB已经快死了,能不能放过它一马?

祝好。

Regards
Patrick
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十一文 2011-06-03
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vb
是啥!?
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CSDN没回复么?
飘落天涯的星 2011-05-30
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貌似有点KB
穆大叔 2011-05-28
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要淡定~~~
hsmw1990 2011-05-23
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什么和什么啊?
打酱油 2011-05-23
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ybh__ 2011-05-22
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又被就出来了~~
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[Quote=引用 33 楼 c3716317 的回复:]

投诉区火了、
[/Quote]有人的地方就有江湖
嗷嗷叫的老马 2011-05-20
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[Quote=引用 30 楼 ybh37 的回复:]
引用 29 楼 patrickkong 的回复:

谢谢回复,我的帖子我做主。不符合下面两条的,面斥不雅。
1,和谐社会。
2,前进一小步,文明一大步。

用电脑面斥不雅吗?
[/Quote]
叶子 2011-05-19
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VB版的人气还是很不错的。
火狐狸 2011-05-19
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感觉CSDNer的素质越来越差了,管理员的水平也好不到哪去
最近水源的帖子一片谩骂、YY……一些技术区鸟不拉屎,一天也看不到几个人。
记得刚来的时候不是这样的呢
当然,俺也不是啥好人
牙疼上火弄的整天烦躁 上论坛看看帖子只会更蛋疼

莫伊童鞋 别在背地里偷笑or生闷气了,出来给个回复吧;-)
火狐狸 2011-05-19
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偶尔去VB版
去也只是看看雅琪姐姐的帖子
很多VB版非技术区的回复内容俺都看不懂啊
记得有个 dianyancao 回帖更是搞笑 一直以为他是机器人 最后也未知
火狐狸 2011-05-19
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俺没学过VB
不知道是不是跟学VB有关系
倒版发帖也组织一下语言
发帖要条理清楚 有理有据 能让人信服
别弄的那么搞笑哇
大哥-你真棒 2011-05-19
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投诉区火了、
csdm_net 2011-05-18
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表激动。倒板有专门范本的。去水源补习一下如何倒板。帖子要注明【倒板贴】
咸清 2011-05-18
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[Quote=引用 29 楼 patrickkong 的回复:]

谢谢回复,我的帖子我做主。不符合下面两条的,面斥不雅。
1,和谐社会。
2,前进一小步,文明一大步。
[/Quote]
用电脑面斥不雅吗?
Tiger_Zhao 2011-05-17
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音容笑貌
波导终结者 2011-05-17
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[Quote=引用 16 楼 za099z 的回复:]
又开始找茬了,是不是前几天有人提议你做大版就心花怒放了?不在你的翻页贴里好好呆着,折腾啥呀?
按规定:不做小斑竹的没有机会做大斑竹,死心吧


引用 15 楼 myjian 的回复:
搜索吧.拒绝人肉搜索哦!
[/Quote]
太激进,见谁都乱咬的话,那你还不如某些管理员呢
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内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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