[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.............
【变分多谐波对偶模式追踪】从噪声信号中提取重复瞬态分量的方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了“变分多谐波对偶模式追踪”这一信号处理方法,旨在从含有噪声的信号中有效提取重复出现的瞬态成分。该方法结合了变分模态分解与多谐波分析的优势,通过构建对偶模式追踪模型,实现了对微弱瞬态特征的精准分离与增强,特别适用于机械故障诊断、生物医学信号处理等领域。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及其实现步骤,并提供了基于Matlab的代码实现,便于读者复现与应用。; 适合人群:具备一定信号处理基础,从事机械故障诊断、生物医学工程或相关领域的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①从强噪声背景中提取机械设备的周期性冲击信号以进行故障预警;②分析生物医学信号中的重复生理事件,如心电图或脑电图中的特定波形;③为需要高精度瞬态特征提取的研究提供可靠的算法支持与实现范例。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅展示了算法的具体编程细节,还强调了理论与实践的紧密结合。学习者应在理解算法原理的基础上,动手运行并调试所提供的代码,通过改变参数观察结果变化,从而深入掌握该方法的应用技巧与优化策略。
内容概要:本文围绕“数据驱动下光伏建筑群源荷不确定性解析及其储能多目标低碳经济调度研究”展开,提出了一种融合数据驱动方法与多目标优化算法的综合调度框架。研究首先基于历史数据对光伏发电出力与建筑用电负荷的不确定性进行建模,通过场景生成与削减技术提取典型运行场景,并采用概率预测方法精确刻画源荷波动特征。在此基础上,构建了涵盖经济性、低碳性及系统运行稳定性等多重目标的储能优化调度模型,并引入NSGA-II等先进多目标进化算法求解Pareto最优解集,实现储能系统的协同优化与灵活调度。文中还基于Python语言完整实现了从数据预处理、不确定性建模、优化建模到算法求解的全流程,并通过具体仿真案例验证了所提方法在降低系统运行成本、提升可再生能源消纳水平、减少碳排放等方面的综合效益。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事新能源调度、综合能源系统优化或低碳技术研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于光伏建筑群等分布式能源系统的储能优化调度;②支撑多目标优化在能源系统中的实践,实现经济与环保双重目标的平衡;③为相关课题研究提供可复现的代码框架与技术路线参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码,深入理解不确定性建模、场景生成、多目标优化建模与求解的具体实现过程,并可通过调整参数或引入新模型进行拓展研究。

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