版主!你给我出来,我有一件天大的事情找你!丢分的朋友请进来!

nmd002 2004-06-07 02:51:50
今天论坛重开,为什么
1、我们的可用分和专家分很多都不见了,难道你们装修论坛需要动用民间的通货吗?(要求增加我们的可用分作为补偿)
2、就算需要用我们的分,那我们收藏的东东都不见了,你叫我们还敢把喜欢的东东放在你的收藏夹里吗?(要求恢复我们的收藏帖,这点很重要!)
3、论坛就论坛,非改成什么社区,让我们找了好久才弄明白,通道为我们服务和把我们搞晕是一回事吗?(希望下次不要再犯了)
4、我强烈要求在每个论坛里的
===================================
本版我的问题 | 本版我参与问题 | 本版我得分问题 |
===================================
这个地方前面加一个项目:“本版我们的投诉”
让我们把对论坛的各种合理的意见专门地帖出来,如果不能及时解决,
就撤掉当值版主!
(版主不是花瓶,如果没用,就不要放在我们页面上减少我们画面上的可用空间!)
5、请及时对上述四项作出回复!

跟我有同感或者同意我意见的兄弟,请顶帖,不要让帖子沉了!
尤其是第四条,我今天极度郁闷之余,发现竟然无处投诉和请求帮助,
这还叫论坛吗?
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coudoufu 2004-06-08
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政治问题?
哎,技术区怎么会有。。。。
autumnlj 2004-06-08
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up,强烈抗议!收藏夹!!!
Firestone2003 2004-06-08
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我想这个情况也不是版主自己想要的吧,各位兄弟没必要这样吧?
我们应该理解斑竹

但是希望CSDN给一个官方的解释
wb00422 2004-06-08
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UP
支持以上观点!
wtaner20 2004-06-08
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up
lehehe 2004-06-08
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数据回复有问题啊!我想是不是数据备份的时间间隔太长了啊!!失去的,我怀疑已经无法再拥有了,我的可用分与专家分也少了,过去的都过去了,大家向前看!!
白掌柜 2004-06-07
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没了,没了,全没了!!!
CtrlT 2004-06-07
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俺好不容易混到两条裤叉穿...
现在只剩一条....
没得换....
再下场雨就得去裸奔咯!*_*!
omtf 2004-06-07
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分是虚的,我只关心收藏夹的东西,好多经典的东西在那里面。

这下彻底晕了。

当初把那些东西放进去时想过,如果论坛数据库崩溃怎么办..都怪我们懒了一点,把它存为文本就没有事了。


微软的东西真是的.....
qqqdong 2004-06-07
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CSDN这一次向迷一样,停了好多天,开了就成这样了,也没有一个解说
??????????????????????????????????
????????????
??????
fgc5201314 2004-06-07
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收藏不见啊~~~~~~~~~~~~~~强烈抗议.............
我的收藏夹是我几个月的心血来啊 。。。
看贴子看得很辛苦得来的~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~```
Uncommon 2004-06-07
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支持
我少了近2000专家分

这上两个月我几乎是天天泡在这里给人回答问题
少2000分是有形的损失
无形的还有许多已经解答的帖子
就差结贴了

好不容易升级了(应该是5月18日)
散分的帖子都发了

辛辛苦苦大半年
一下回到解放前
joelbh 2004-06-07
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分数是小事,但收藏夹重要啊,CSDN太不负责了,唉,民能载舟也能覆舟啊,小心
Angelnet 2004-06-07
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分都算了,关键是要把我收藏的东西弄回来!那可是我的命脉呀!
nonesharp 2004-06-07
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up
guying999 2004-06-07
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我的专家分页少了不少,不过这个无所谓,就是感觉现在改的乱乱的,不好用了!!!,现在要是有一个和CSDN类似的论坛横空出世的话,我估计CSDN就要落后了!!!!!!
liuyu202 2004-06-07
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"
我们收藏的东东都不见了,你叫我们还敢把喜欢的东东放在你的收藏夹里吗?(要求恢复我们的收藏帖,这点很重要!)"

而且可用分和专家分好像也变少了!

怎么回事啊???
wellcomer 2004-06-07
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备份数据是5月14日的,从5.15日到6.6日22天的数据都没有了。大家可以翻页看看。
数据少了这么多,CSDN居然都没有什么解释么?哪怕是说明一下呢。。。
唉~
qynet 2004-06-07
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我想这个情况也不是版主自己想要的吧,各位兄弟没必要这样吧?
那分数并不代表什么.
nmd002 2004-06-07
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版主到底在哪里?
哎,还是大家伙够意思。看来这些意见是白提了,那我还是保持深默吧……
我决定从今天起一个星期不回帖,以表示个人对××版主无视群众存在的抗议!
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内容概要:本文介绍了基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH(State of Health,健康状态)估计方法的Python代码实现。该方法融合半监督学习框架与先进的噪声抑制机制,旨在利用少量标注样本和大量未标注数据,有效提升电池健康状态预测的精度与模型鲁棒性,特别适用于实际工程中电池老化数据标注成本高、样本稀缺的挑战性场景。通过设计高效的特征提取网络与可靠的伪标签生成及优化策略,模型能够有效识别并抑制训练过程中的噪声干扰,增强在复杂工况和数据波动下的泛化能力与稳定性。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电池管理系统(BMS)、新能源汽车、储能系统等领域的科研人员、工程师,以及专注于电池寿命预测、设备状态监测与智能运维等方向的硕博研究生;; 使用场景及目标:①解决锂离子电池SOH估计中标注数据获取困难、成本高昂的核心痛点;②提升模型在存在测量误差、传感器漂移或异常数据等噪声环境下的预测准确性与可靠性;③为相关科研课题提供可复现、可扩展的算法基准与开源代码框架,加速算法迭代与工程落地; 阅读建议:此资源以Python代码为核心载体,强调算法的完整复现与实验验证过程,建议读者结合代码逐模块剖析模型架构、损失函数设计与训练流程细节,并积极在自有电池数据集上进行迁移学习、参数调优与性能对比,以深入掌握半监督学习与噪声抑制技术在电池退化建模中的关键应用。

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