为什么大家都不结帖子呢?

android_cai_niao 2020-05-14 09:41:29
问题解决了,就应该结贴给积分。

最近我心血来潮帮大家解决问题,结果问题解决了,不结贴,是不会操作还是怎么的。

我也是新手,刚过来的论坛,这是我发的第一篇帖子,我就想试一下结贴是怎样的,拿出100分,希望大家踊跃回复,有10个以上回复时必结贴,给前10位回复每人10分。
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android_cai_niao 2020-05-14
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再来两条回复,准备送积分了各位
爱吃鱼的ねこ 2020-05-14
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这个论坛提问就和搜题软件差不多吧,但是我从来不会给写代码啥的,只是给个方法意见。论坛提问直接要代码完成任务的伸手掌柜太多了,随处可见,求大佬代码然后直接贴个问题
ITjavaman 2020-05-14
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我觉得,大部分是素养问题吧,有问题直接伸手,伸手拿到后掉头就走
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问题解决了,就用不到论坛了。直到下次再有问题时,才结上次的贴。
YangjulongTrue 2020-05-14
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论坛 你在为什么大家都不结帖子呢?的回帖已被管理员删除
刚刚
你在为什么大家都不结帖子呢?的回帖已被管理员删除,原因是:灌水
我醉了 。
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很多人只是过来单纯问个问题,可能就问这么一次,当然不会在乎那么多
qq_39936465 2020-05-14
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引用 2 楼 android_cai_niao 的回复:
[quote=引用 1 楼 chaimhao 的回复:] 原因是因为:大多数论坛的问题都是自己解决的,别人并没有给出实际的参考回答或者答案亦或是回答的帖子根本不沾边
不是这样的,我说的是解决了问题的,不解决不结贴这很正常。在Java基础这一块,很多问题都是很容易解决的,你可以看看我回答别人的问题的,几乎都是解决方案。[/quote] 你可以选择结贴率高的人答复,很多人就是有问题才上网,没问题时人都看不到肯定不会结贴。
dkwuxiang 2020-05-14
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不要在乎细节嘛。 我觉得逛论坛,主要是看一些自己没有遇到过得问题,学习,解决一下; 顺便解决一些自己懂问题,分不分不重要把,这玩意没用
android_cai_niao 2020-05-14
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引用 1 楼 chaimhao 的回复:
原因是因为:大多数论坛的问题都是自己解决的,别人并没有给出实际的参考回答或者答案亦或是回答的帖子根本不沾边
不是这样的,我说的是解决了问题的,不解决不结贴这很正常。在Java基础这一块,很多问题都是很容易解决的,你可以看看我回答别人的问题的,几乎都是解决方案。
南宫廿贰 2020-05-14
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原因是因为:大多数论坛的问题都是自己解决的,别人并没有给出实际的参考回答或者答案亦或是回答的帖子根本不沾边
luckyZQC 2020-05-14
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引用 18 楼 android_cai_niao 的回复:
OK,人数已够,我看到有的人在前10回复的,但是被系统删贴了,CSDN的删贴机制好严格啊我觉得,不知道是程序判断自动删的,还是管理人员手工删的。被删贴的朋友们,没办法了哈,不是我删的。
管理员删的
android_cai_niao 2020-05-14
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OK,人数已够,我看到有的人在前10回复的,但是被系统删贴了,CSDN的删贴机制好严格啊我觉得,不知道是程序判断自动删的,还是管理人员手工删的。被删贴的朋友们,没办法了哈,不是我删的。
luckyZQC 2020-05-14
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引用 14 楼 android_cai_niao 的回复:
[quote=引用 13 楼 luckyZQC 的回复:]
结了帖子,这个分给你也是不能用的

可以用啊,自己发贴的时候就可以使用了。[/quote]别人给你结的叫专家分,不能用的
qq_39936465 2020-05-14
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引用 14 楼 android_cai_niao 的回复:
[quote=引用 13 楼 luckyZQC 的回复:] 结了帖子,这个分给你也是不能用的
可以用啊,自己发贴的时候就可以使用了。[/quote] 我觉得帮助别人也是一种巩固自己学习知识的过程,分数真的不用在意。
你看见了吗° 2020-05-14
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哈哈,我还来得及及吗,
android_cai_niao 2020-05-14
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引用 13 楼 luckyZQC 的回复:
结了帖子,这个分给你也是不能用的
可以用啊,自己发贴的时候就可以使用了。
luckyZQC 2020-05-14
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结了帖子,这个分给你也是不能用的
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

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