成长一夏 挑战赛来袭 | 这个夏天一起搞定创作!

数据说 初级工程师
大数据领域优质创作者
博客专家认证
2022-06-28 13:29:29

 

 

 大家好~夏日已至,为了帮助大家持续提升创作、学习能力,CSDN 官方活动 🔗成长一夏 挑战赛 也伴随着丰厚奖品一同来袭啦!

 

本次我将作为【创作赛道】领航导师,提供创作建议与指导,和大家一起在本社区完成创作挑战。

CSDN 官方将按活动期间(即日起-7.31)原创合格的文章数进行排名,给予不同奖励!

 

快在本活动帖下完成报名吧!

 

赛道挑战任务:

赛道挑战任务

任务要求

完成报名

按要求格式,在本活动帖下发布报名评论。示例:我要报名参赛

完成参赛

发布合格质量的原创博文后,按要求格式,在社区活动帖下发布已参赛评论。示例:我已参赛,第1篇 🔗博文链接 

 

挑战完成奖励:

📢 如果本社区参赛人数超过100 且排名TOP 3,会得到 10件 2022 成长一夏 纪念T恤的额外奖励,导师可自行决定奖励规则,我会公开明示奖励规则与名单。

奖项

奖励条件

奖励

一等奖

原创合格质量的文章数TOP 10

  • 2022 成长一夏 荣誉证书【实体】*1

  • CSDN定制大礼包*1

二等奖

原创合格质量的文章数TOP 11-50

  • 2022 成长一夏 电子荣誉证书 *1

  • 2022 成长一夏 纪念T恤 *1

参与奖

发布 1 篇原创合格内容

  • 成长一夏 勋章 *1

 

Q&A

  1. 合格质量的文章是什么样的?

答:文章需是结构完整、语句通畅的技术类文章,质量分达到20+。

    2. 我可以同一赛道下,报名多个导师吗?

答:不允许,建议专注于跟随一个导师学习或创作。如报名多个,仅计入成员第一个报名的导师处。

   3. 如何得知获奖?奖励如何领取?

答:获奖名单预计 2022.8.4 — 2022.8.8 在🔗官方活动帖 公布,届时实物奖励领取会开放领奖地址填写通道,请及时关注并填写。另外,获奖成员也将会收到 CSDN私信/短信 提醒,请保持关注。勋章会由 CSDN官方 统一下发;电子荣誉证书由导师下发。 

参加的同学记得添加群,群内同步活动的获奖信息。同时群是大数据成长交流群,可以交流工作学习的问题。

 

 

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数据说 初级工程师 2022-06-29
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参加请评论:我要报名参加

数据说 初级工程师 2022-06-28
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参赛文章是6.27-7.31发布的文章,大家要在帖子上留言啊

ChlinRei 2022-07-21
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ChlinRei 2022-07-21
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ChlinRei 2022-07-21
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ChlinRei 2022-07-21
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ChlinRei 2022-07-21
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ChlinRei 2022-07-21
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ChlinRei 2022-07-18
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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。

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