成长一夏 挑战赛来袭!这个夏天一起搞定创作

Sumarua
领域专家: 信息安全技术领域
2022-07-19 11:43:14

成长一夏 挑战赛来袭!这个夏天一起搞定创作

 

 

 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,在自己的报名参赛评论下,回复已参赛评论。

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. 我可以报名参与 2个 赛道吗?

答:可以。允许一个成员参与 2个 不同赛道,得到 双赛道 成员奖励。但不允许,一个成员报名同一赛道下的多位导师(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。

 

 

奖品一览

 

欢迎微信扫码,加入活动群,一起完成活动打卡

 

 

【创作赛道】参与步骤:

1、需先在该贴下回复 我要报名参赛 获取参赛资格(是评论哦)
2、将 C 站 6月27日 及之后创作发布的博客,链接贴在该评论区即可,格式: 我已参赛,第n篇 🔗博文链接
3、扫码 加交流群,大家一起奖品拿不停

 

 

都看到这里了,请您评价后再走吧

 

 

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青稞1217 2022-07-30
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我要报名参赛

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Sumarua 2022-07-22
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我要报名参赛

Sumarua 2022-07-22
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WuKongSecurity@BOB 2022-07-21
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WuKongSecurity@BOB 2022-07-21
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我要报名参赛

亦在春风 2022-07-20
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我要报名参赛

Sumarua 2022-07-20
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@亦在春风 评论报名之后无需审核 就可以参赛啦 格式: 我已参赛,第n篇 🔗博文链接
Sumarua 2022-07-19
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想要参与【学习赛道】可关注这个帖子https://bbs.csdn.net/topics/607476938

内容概要:本文研究了基于元胞神经网络配流与DQN强化学习的公交线网扰动韧性恢复方法,并提供了Matlab代码实现。该研究针对城市公交系统在遭遇线路中断、客流激增等突发扰动时的服务中断问题,提出一种融合元胞神经网络与深度Q网络(DQN)的智能恢复框架。通过元胞神经网络对城市交通网络进行网格化建模与动态客流分布模拟,精确刻画扰动下的乘客出行行为演变;结合DQN强化学习算法,构建调度决策模型,实现对车辆调度、线路调整和资源再分配等控制策略的自主学习与优化。该方法能够在复杂、不确定的交通环境中自适应地生成最优恢复方案,显著提升公交系统的韧性、鲁棒性与应急响应能力。研究通过仿真实验验证了该框架在多种扰动场景下的有效性与优越性。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab和强化学习理论,从事智能交通系统、城市规划、运筹优化或公共交通运输管理相关研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①应用于城市公共交通应急管理,提升系统对突发事件的快速响应与服务能力恢复水平;②为智慧交通系统中的动态调度、资源优化与韧性评估提供先进的算法支持;③作为深度强化学习与元胞自动机在复杂交通系统建模中交叉应用的教学案例与科研参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实验,深入理解元胞神经网络与DQN的集成机制,并尝试在不同扰动场景下调试参数以观察模型表现,从而掌握其在实际系统中的部署逻辑与优化路径。

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