2021年「博客之星」参赛博主:huidaoli

huidaoli 博客之星
新星创作者: python技术领域
2021-12-28 10:25:28
加精

关于博主huidaoli

PHP后端开发近10年,并涉及VB、C、Java、Android、小程序、Python等多种技术,曾开发(浙里展、数泽天下、新泽网络、油联天下等公司)S2B2C电商直播平台、开发(浙江省商务认证中心、浙里红、中润集团.油联天下商学院、新秀学校等培训机构)在线考试平台、开发(南京凯之渡、天行文化、东软国际、中软国际、浙里展、新泽网络、西湖制药等公司)企业官网,开发(南京城市职业技术学院、南京东南大学、南京紫金高新区、中软国际、东软国际、用友等公司)企业级平台,开发(南京人事人才网、南京凯之渡、南京紫金高新区、浙里展)多款安卓APP,数款uniapp微信小程序,数十款Python数据可视化大屏

2021年在CSDN的收获

2021年我收获满满,通过CSDN遇到了最可爱的你们,在博客知识学习的路上我们一起成长,遇到难题时我们通过你问我答一起攻克难关,blink带给了我们快乐,榜单带给了我们创作的激情,当看到榜上有你们、也有我时,我知道我们都在进步成长了。

2021年感悟

我们都爱问答区:你问我答,有问必答,这应该是全中文 IT 社区最好的问答服务了, 不服来辩(带着你的问题和数据)。

每次打开CSDN App,发现App每次都让我们耳目一新,因为她也在成长升级中,可以说这一年App 取得了很多成就,那些喜欢去签到领钱的朋友与我一起迎接清晨的太阳,那些充值了会员的你们与我一起在享受会员带给我们的权益,哦,对啦!还有CSDN会员小程序,会员打卡领钱可回本充值会员的钱。

 CSDN的馈赠

这一年我收到了CSDN对我馈赠,收获了杂志和书籍等。

 这些用心的匠作,让我和身边的朋友同样收获满满。

对CSDN产品的意见

1.提升周边产品服务质量:

在CSDN平台购买的产品收到拼多多商家要求退货的电话,但在CSDN订单详情页无退款按钮,建议平台完善电商相关功能并提高相关服务质量。

2.平台核心功能算法需要优化:

内容管理后台-参加活动后状态及人数统计功能无实质意义或严重通计不同步问题(特别是参加社区活动),评论,点赞次数上限功能,社区,官方客服功能(出现个人帐号以官方角色通知中奖通知)

3.改善数据延迟问题:

手机端和PC端在评论,点赞,评论内容点赞相关功能的数据统计不同步或数据更新有延迟

3.搬家功能优化:

搬家时希望能同步文章更多相关的信息(比如把文章的分类、标签、阅读数量等一些重要的数据)

2022 年的期望

期望在2022年,

1.CSDN能把周边相关功能更加的完善(比如电商功能);

2.希望官方多组织一些官方活动来加大平台用户的活跃度、归属感和用户的获得感;

3.加大平台核心功能算法的优化,提升用户体验,降低数据同步延迟。

最后满怀期待,迎接2022年的到来,相信我们与你一起成长。

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huidaoli 博客之星 2021-12-29
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万猫学社 2023-01-04
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已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐

诚信五星,五星必回 ⭐⭐⭐⭐⭐

9级原力值,稳赚不赔 ⭐⭐⭐⭐⭐

👉https://bbs.csdn.net/topics/611389264👈

SoftwareTeacher 2022-01-16
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内容管理后台-参加活动后状态及人数统计功能无实质意义或严重通计不同步问题(特别是参加社区活动),评论,点赞次数上限功能,社区,官方客服功能(出现个人帐号以官方角色通知中奖通知)


这的确是我们要改进的方向,感谢反馈。

ReyZhang 博客之星 2022-01-08
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已五星好评,期待大佬回访 https://bbs.csdn.net/topics/603958239

黎轩栀海 博客之星 2022-01-07
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已五星🌟🌟🌟🌟🌟期待大佬回评,也欢迎其他大佬诚信互评
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留小星 博客之星 2022-01-07
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已【五星】,期待回访:https://bbs.csdn.net/topics/603958879

CTFGun 2022-01-07
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罡罡同学 2022-01-07
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nycSerendipity 博客之星 2022-01-06
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https://bbs.csdn.net/topics/603958089?spm=1001.2014.3001.6953 支持一下大二网络工程学生吧

CTFGun 2022-01-06
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CTFGun 2022-01-06
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码农参上 博客之星 2022-01-06
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已五星,期待回访 https://bbs.csdn.net/topics/603956487

锄禾 博客之星 2022-01-05
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⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ 博主信息⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
博主:锄禾
原力等级:9级
博主宣言:一π一世界,有π有期待。
链接直达:https://bbs.csdn.net/topics/603961736
⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ 五星必回!⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐

skyline_wx 博客之星 2022-01-05
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五星好评啦,欢迎回访~ https://bbs.csdn.net/topics/603960097

suoh's Blog 博客之星 2022-01-05
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前端老实人 博客之星 2022-01-05
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支持完毕,也请五星评价支持下老实人 https://bbs.csdn.net/topics/603955193 欢迎来我帖子评论区一起互

huidaoli 博客之星 2022-01-05
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@前端老实人 谢谢大佬
互联网-小阿宇 博客之星 2022-01-05
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博主已给你五星 【期待回评】

祝各位大佬年底发很多奖金 帮忙在最下面五星好评 https://bbs.csdn.net/topics/603957476?spm=1001.2101.3001.6949

【互评】 我会根据用户评价系统给你们一一回评! 以诚为本

奔跑滴小羊 博客之星 2022-01-05
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已五星好评,列表可查,请大佬帮我诚信回投,多谢哈!
https://bbs.csdn.net/topics/603958668

加载更多回复(401)
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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