[已答复]求助求助,我另一个csdn号被盗了,联系邮箱也变了,怎么办啊

lukyaa 2012-01-08 11:13:10
我之前一直用那个号,现在这个号是有次下载东西申请的
联系邮箱和密码都变了,用了好长时间了,气死我了,怎么才能找回我那个号呢
现在公司上网不能发布东西,好长时间没怎么上了,之前一直在php里面发贴
十一月份还在php论坛里发了帖子,Java论坛里也发了个帖子

大家帮我想想办法
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net_friends 2012-01-12
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吼后后后
CSDN 2012-01-11
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尊敬的用户lukyaa,您好:

您可以参考下:http://topic.csdn.net/u/20111223/21/2df1efc5-5c8a-4517-993b-6fd0817c248f.html

这里有详细的用户信息修改方法。

感谢您对CSDN社区的支持!
一起混吧 2012-01-10
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ghj902260 2012-01-10
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很简单 打电话
z542044545 2012-01-10
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我不太清楚哦。
lukyaa 2012-01-08
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打电话了,没人接,估计今天休息
神密者 2012-01-08
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给CSDN打电话,要不然就冲进他们公司,来个大暴走。。。
黄袍披身 2012-01-08
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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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