[版务]看到基础类的办法不错,在我版试行————关于FAQFAQ、精华的审核方法

spwnihao 2003-10-09 09:14:45
CSDN帖子加精华的归则

九、已结帖子加入精华区:

1、只有版主才可以把已结帖子加入精华区;

2、增加一个帖子到精华区,帖主增加100分可用分;

所以如果一个网友没有可用分的话,发表一些精华帖子是增加可用分的方式之一。请各位想把帖子加入精华的网友把该帖子的标题和url发给我(如果确保我能看得到的话,请发送至邮箱bluebohe@163.com),我审核通过的话会负责将该帖子添加进精华区.


CSDN整理FAQ规则

十、整理FAQ:

1、提交的FAQ被审核通过,主要解答人增加信誉分5分(csdn总信誉分和该版信誉分都加5分),可用分10分;

2、审核人增加可用分1分;

3、提交FAQ者增加信誉分1分(csdn总信誉分和该版信誉分都加1分),可用分5分;
请整理FAQ的网友给我发短消息,告诉我你整理的FAQ的帖子的url和标题。在我任斑竹职位期间,我保证会在三天之内审核该FAQ,但如果未被审核通过,本人不负责通知整理者。(特此感谢bluebohe (薄荷),办法不错)

大家直接把地址帖在这也可以
例如:http://expert.csdn.net/Expert/FAQ/FAQ_Index.asp?id=177419

谢谢大家支持!!!

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丁淇石头 2003-10-13
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怎么推荐或提交呢?
bluebohe 2003-10-12
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只要是已经结了的帖子就可以
丁淇石头 2003-10-12
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另外问一下,如何向FAQ提交别人的帖子?
丁淇石头 2003-10-12
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这个是否可以加到FAQ?
http://expert.csdn.net/Expert/topic/1726/1726729.xml?temp=.447674
bluebohe 2003-10-09
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kao,你小子也太不讲究了吧,呵呵,他们把帖子都发给我看你怎么办
对了,斑竹可以修改帖子吗?
spwnihao 2003-10-09
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请发送至邮箱bluebohe@163.com
-------------------------------------------------------
你和基础版的薄荷是一个人吗?

————————————————————————————
Sorry,写错了(确切的说,是抄错了)
我是借来基础类bluebohe薄荷的方法。
大家还是给我发短消息吧
stonexl 2003-10-09
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请发送至邮箱bluebohe@163.com
-------------------------------------------------------
你和基础版的薄荷是一个人吗?
smallsix 2003-10-09
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支持
stonexl 2003-10-09
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支持!

不过我是不指望进FAQ了,因为参与的问题都比较简单,我的另一个ID的专家分都一万多了,信誉分还是100,唉.............
内容概要:本文系统研究了基于CNN-BiLSTM-Attention混合深度学习模型的电力负荷预测方法,并提供了完整的Python代码实现。该模型通过卷积神经网络(CNN)有效提取负荷数据中的局部特征与空间模式,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分捕捉时间序列前后向的长期依赖关系,并结合注意力机制(Attention)动态聚焦于关键时间步的重要特征,从而显著提升预测的准确性与模型鲁棒性。文中详细阐述了数据预处理、模型架构设计、训练优化流程及实验验证过程,证明了该混合模型在处理非线性、非平稳电力负荷数据方面相较于传统模型具有明显优势。; 适合人群:具备Python编程能力和深度学习基础知识,从事电力系统、能源管理、智能电网或时间序列预测相关工作的科研人员与工程技术人员,特别适合高校研究生及企业研发岗位人员。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、能源管理系统中的短期与超短期电力负荷预测;②提升对复杂用电行为和突发负荷变化的建模能力,优化电力资源配置与运行效率;③为需求响应、电力市场竞价及智能电网规划等提供高精度的数据支持。; 阅读建议:读者应结合所提供的Python代码进行动手实践,深入理解各模块的设计原理与实现细节,建议使用真实的电力负荷数据集进行模型复现、参数调优与性能对比,以全面掌握该混合模型在实际工程场景中的应用技巧与优化策略。

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