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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《概率论与数理统计》是理工科大学中的一门重要基础课程,它结合了概率论的基本理论与统计学的方法,用于分析和处理随机现象。第二版的完整版多媒体教学系统旨在通过丰富的教学资源和互动体验,帮助学生深入理解和掌握这门学科的核心概念。 一、概率论基础 概率论是研究随机事件及其规律性的数学理论,主要包括以下几个关键概念: 1. 随机试验:概率论的研究对象,如掷骰子、抽卡等。 2. 样本空间:所有可能结果的集合。 3. 事件:样本空间的子集,代表某种特定的结果。 4. 概率:事件发生的可能性,通常介于0和1之间,表示为P(A)。 5. 条件概率:在已知某个事件发生的情况下,另一个事件发生的概率。 6. 乘法法则和加法法则:用于计算两个独立或不独立事件的概率。 二、概率分布 1. 离散概率分布:如二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等,用于描述离散随机变量的分布情况。 2. 连续概率分布:如均匀分布、正态分布、指数分布等,适用于连续随机变量。 三、统计学基础 1. 参数估计:通过样本数据估计总体参数,如均值、方差等。 2. 抽样分布:统计量在多次重复抽样下的分布情况。 3. 点估计和区间估计:给出参数的一个估计值或一个估计范围。 4. 假设检验:检验关于总体参数的假设是否成立,如t检验、卡方检验、F检验等。 5. 回归分析:研究两个或多个变量间的关系,预测一个变量基于其他变量的值。 四、数理统计方法 1. 最大似然估计:寻找使样本数据出现概率最大的参数估计方法。 2. 矩估计:通过总体矩与样本矩的关系来估计参数。 3. 正态分布的中心极限定理:大量独立随机变量的和近似服从正态分布,即使这些变量本身非正态。 4. 协方差和相关系数:衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。 5. 方差分析(ANOVA):比较多个组别间的均值差异。 五、多元统计分析 1. 多元正态分布:多维空间中的正态分布,常用于多元线性回归。 2. 判别分析:根据已知分类的样本数据,建立判别函数,对新数据进行分类。 3. 聚类分析:将相似数据分组,揭示数据内在结构。 4. 主成分分析(PCA):降低数据维度,提取主要特征。 六、多媒体教学系统 该教学系统可能包含以下组成部分: 1. 视频讲座:专家讲解理论和例题,直观展示概念。 2. 动画演示:动态模拟随机过程,帮助理解概率模型。 3. 交互式练习:提供习题和答案,实时反馈学习效果。 4. 实验教程:设计数学实验,让学生亲手操作,加深理解。 5. 电子教材:包含文字、图表、案例等丰富内容,便于自主学习。 通过这个多媒体教学系统,学生不仅可以学习到概率论与数理统计的理论知识,还能通过实践应用和互动学习,提升解决实际问题的能力。

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