2012年1月当选微软MVP的CSDN会员名单揭晓!

CSDN 2012-01-05 10:29:40

加精

微软公司于2001年8月起开始在亚洲与各大主要的第三方网站上的微软技术相关论坛合作，微软称之为“亚洲社区支持”计划。

为了鼓励大家在论坛中更好地互相帮助，共同提高，微软在全亚洲的微软论坛参与者中评选出那些技术水平高，积极回答他人问题，乐于助人的网友授予微软“最有价值专家”称号（Most Valuable Professional）。

本次CSDN推荐申请人员中，有9位CSDN会员成功申请或连任微软MVP专家。

蒋晟
CSDN账户：jiangsheng
产品组：Visual C++
说明：CSDN 版主

姜泳涛
CSDN账户：jiangyongtao
产品组：Windows Phone Development
说明：CSDN 版主

孟宪会
CSDN账户：net_lover
产品组：XML
说明：CSDN 版主

莫雨
CSDN账户：norains
产品组：Windows Embedded
说明：CSDN 博客专家

钟慰
CSDN账户：porschev
产品组：asp.net
说明：CSDN 社区专家

郭均辉
CSDN账户：VisualEleven
产品组：Visual C++
说明：CSDN 版主

杨涛
CSDN账户：webdiyer
产品组：ASP.NET/IIS
说明：CSDN社区专家

吴亚喆
CSDN账户：wuyazhe
产品组：VB.net
说明：CSDN 版主

马云剑
CSDN账户：myjian
产品组：Visual Basic 6
说明：CSDN社区专家

感谢以上各位CSDN会员一直以来为CSDN社区所作出的贡献！CSDN社区对他们表示诚挚的祝贺！

2012年4月MVP申请将于2012年1月12日 16：00截止，请需要申请2012年4月MVP的会员尽快发送申请表。

2012年4月微软MVP申请：http://topic.csdn.net/u/20111229/14/75ace84b-4100-4f04-a1d5-d5a7924073b8.html

注：本次MVP勋章已经全部发放完毕。

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多情周公子 2012-03-03

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前辈值得尊敬！

草原可可 2012-02-28

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恭喜大家

linggan5230 2012-02-24

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恭喜呀

一个私有云从业者 2012-02-20

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不错，什么时候也申请个

戒烟戒酒戒编程 2012-02-15

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恭喜！！！

温水煮青蛙come-on 2012-02-14

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撒花，祝贺。jf

温水煮青蛙come-on 2012-02-14

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撒花，祝贺。jf

jiuhexuan 2012-02-13

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沾沾喜气，呵呵，恭喜

喜阳阳 2012-02-13

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albert future 2012-02-10

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恭喜大家加油

mlinlin 2012-02-10

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恭喜啊牛人啊都是瞻仰！！！！！

xzh5507 2012-02-10

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给下载分呗！呵呵！

flyerwing 2012-02-04

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祝贺各位大虾；恭喜恭喜！
感觉偶的MVP是剩蛋老人可怜偶才发给偶的。
偶很水的也给了，哎..........

Parry_p 2012-02-03

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什么时候java也来弄一个,不过估计oracle没这想法.

zxywlx 2012-02-03

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恭喜！！！

chenllin00 2012-02-03

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学习MVP，好榜样，忠于CSDN，忠于微软

zjp_521 2012-02-03

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恭喜恭喜感谢各位MVP做出的贡献

sharp_scr 2012-02-03

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恭喜+膜拜！

baizongjie 2012-02-03

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孟宪会
你好
你是那里人??

zzy88221347 2012-02-02

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恭喜恭喜哈

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微软公司于2001年8月起开始在亚洲与各大主要的第三方网站上的微软技术相关论坛合作，微软称之为“亚洲社区支持”计划。为了鼓励大家在论坛中更好地互相帮助，共同提高，微软在全亚洲的微软论坛参与者中评选出那些技术水平高，积极回答他人问题，乐于助人的网友授予微软“最有价值专家”称号（Most Valuable Professional）。本次CSDN推荐申请人员中，有9位CSDN

2012CSDN网站六大类职位火热招聘中！免费下载《SKC易云解决方案》 2012年1月当选微软MVP的CSDN会员名单揭晓！ NHibernate学习手记(4) - 持久化类(Persistent class)的设计分类： NHIbernate框架学习 2008-09-12 17:57 67人阅读评论(0) 收藏举报

内容概要：本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器（AUV）运动控制中的应用，旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型，将Q-Learning算法与传统PID控制相结合，实现控制器参数的在线自适应优化，有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证，结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现，为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群：具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景，从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标：①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计；②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究；③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考，推动算法与工程实践融合。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验，重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程，可进一步拓展至与其他智能优化算法（如DQN、Actor-Critic）的对比研究，深化对自适应控制机制的理解。

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台，特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时，Matlab 拥备多种工具和函数，支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。我们需要掌握三种关键的回归指令： 1. `polyfit(x,y,n)`：此函数适用于拟合一元幂函数，能够导出一个多项式模型。例如，若知晓数据呈现二次函数形态，可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`：这是一个多元线性回归指令，能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征，该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`：这是最为通用的非线性回归指令，适用于适配任何类型的函数，无论是一元或多元，前提是用户能够定义函数形式（`fun`参数）。回归分析的核心在于寻找一组最优的系数，使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态，随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中，`regress`指令主要用于处理线性模型，而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。对于多元线性回归模型，我们可以用如下形式进行表述： \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中，\( y \)是因变量，\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量，\( \beta_0, \beta_1, ...

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