关于系统强制结帖导致信誉分变化的问题

zhy97031 2004-04-05 02:55:20
我们已经提前一个月发短消息通告进行通知了,基本上各版块版主也发了置顶帖。

如果这样还不知道,那也没办法了。

所以,很抱歉,由于不结帖导致的信誉分减少不会再补了。
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thinkingforever 2004-09-02
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可以看到我的未结帖数:2,但是我找不到我没有结的帖子.???????
HITZXL 2004-08-24
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五星级用户,羡慕~~
bluebohe,记住了!
luokun 2004-08-12
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可是根本没有人正确回答我的问题,偏要我结帖。我把分给谁?随便给。
这样扣了信誉分,还不还给我,太不讲道理。
hbzyduwu 2004-07-28
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希望楼上帮我看看,谢谢!
hbzyduwu 2004-07-28
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重要的是先把我的信誉分给恢复了~~
IFindit 2004-07-27
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我7月份共回贴120贴,只有40贴结了,主要是问题回答了,还是不结贴,不知道系统是怎么处理的?
rmzhang33 2004-07-17
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5星的
taocsdn 2004-07-12
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四星用户,好厉害。佩服
chowsimon 2004-06-17
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问一下:多长时间就强制结贴啊?


如果信誉分低了,以后还能增长吗?


怎么才能增长?
heuristic 2004-06-15
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mark

看到四星用户了
oneme 2004-05-13
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?
hbzyduwu 2004-05-02
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不知道为什么?我的信誉分老是自动变化,有时10分,有时90分~~
只是有几次没有按时结贴

希望版主能帮我看看,谢谢~~


yigepure 2004-05-02
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唉!有些人就是这样没有办法。帮他解决了问题,又不结帖,最后系统强结帖了,一切都化为乌有了。
schema01 2004-04-18
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那我们的信誉分怎么办???

难道就让它成为负数,一直不能加起来吗???
bluesky35 2004-04-15
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系统不可能自动把分给跟帖的人,因为根本无法知道对方回答的是什么,所以我认为强制结帖是必须的.
ColdMooon 2004-04-09
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强制结贴把分给谁?
是还给楼主还是"烟消云散"了?
zhy97031 2004-04-09
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楼上,只有自己回复的帖子是可以自己删除的,而且不扣任何分数
xthmpro_cn 2004-04-09
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斑竹,有的贴子没法结啊,问题没有人光顾,只有我自己回复,没法结啊!
MeMeFang 2004-04-09
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强制结贴应该把分给跟贴的人.
回答了问题分也拿不到.总决得这样不太好.
bluebohe 2004-04-08
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收到,现在的公告消息太多太长了,很多人有反对意见了,应该处理一下
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性析部,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning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,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积、微参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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