社区云说|官方发声 (9月29日)

社区云 2022-07-21 12:40:52

 未来我们会持续在这里更新社区云的官方发声,大家有好的建议欢迎直接在评论区留言。

 

2022 / 09 / 29


CSDN 鼓励专业的创作、友善的交流,反对低质、低俗、抄袭、侵权、恶意营销导流、不友善等破坏社区生态的内容与行为,禁止一切违法违规行为。根据《网络信息内容生态治理规定》等部门规章及《CSDN 社区内容创作规范》

社区禁止发布以下违规内容:


1、不提倡使用带有强烈情感宣泄的词汇和语句,通过带有攻击侮辱意味的口头禅、网络用语、粗口等表达观点态度;

2、禁止发布对他人具有攻击性的内容;

3、禁止发布含有恶意营销推广的内容,包括但不限于以下内容:

  • 诱导用户在其他平台进行无法保证安全性的交易;
  • 没有资质认证的推广信息;
  • 危害到个人信息安全的恶意推广信息(如钓鱼网站);
  • 售卖山寨产品、假货等。

此外,如果需要发布含有商业推广(导流、卖货、推荐和 IT 无关的服务等)的内容,请申请 创建社区 后发布,或者和社区的管理者事先联系取得批准。


————————————————
版权声明:上述内容为CSDN博主「CSDN客服」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/m0_46636474/article/details/127100168

 

2022 / 07 / 21


近日我们监测到,并收到 “信息技术智库” 的社区运营者举报反馈,有用户在社区内,多次发布与其社区定位不符、涉及广告性质的帖子,且屡删不止,恶意灌水,损害了其社区内容生态。

 

在核实查证后,对于本次被举报用户,我们已做出账号封禁处理,且已清除其在社区内的发布内容。

 

为防范此类事件再次发生,即日起,如社区运营者发现此类用户的发帖,可先举报,并与其单独沟通说明,移除相关内容。

如沟通无效果,可提供证据向工作人员进行反馈。我们将在核实后对此类用户做账号封禁处理,以做惩戒。

 

希望各位用户爱惜技术社区公开、友好的交流环境,按照 CSDN 内容发布规范,多分享优质技术文章,勿恶意损害他人社区的内容生态!

我们将不断完善社区管理功能及机制,也欢迎大家向我们举报此类破坏社区生态的行为。

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大象[微笑] 2022-09-09
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回复测试2

大象[微笑] 2022-09-09
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回复测试啊

内容概要:本文提出了一种在单向与双向V2G(Vehicle-to-Grid)并行环境下,对分布式电源与电动汽车充电站进行联合优化配置的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究综合考虑了分布式光伏、储能系统以及电动汽车充放电行为对配电网的影响,构建了一个多目标优化模型,旨在实现电源、负荷与电网之间的协同规划,提升系统运行的经济性、稳定性和新能源消纳能力。该方法通过优化分布式电源的选址与定容、充电站布局及V2G调度策略,有效降低网络损耗、改善电压质量,并增强配电网对高渗透率电动汽车的承载能力。文中详细阐述了模型构建、求解算法设计、仿真验证流程及结果分析,适用于城市复杂用电场景下的能源基础设施规划与运行优化。; 适合人群:具备电力系统、可再生能源、智能电网等相关专业背景,熟悉Matlab编程与优化算法,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及电力行业技术人员;特别适合从事电动汽车与电网互动、分布式能源规划、综合能源系统优化等方向的研究人员。; 使用场景及目标:①用于高校与科研机构开展V2G与分布式能源协同优化的课题研究与论文复现;②支撑电网公司、城市规划部门在充电基础设施布局与电网扩容改造中的科学决策;③为撰写高水平SCI/EI期刊论文提供可复现的技术路线、算法框架与仿真代码支持。; 其他说明:资源包含完整Matlab源代码与仿真案例,建议结合文中模型结构、参数设置与优化目标进行调试学习,可进一步拓展至不确定性建模、多时间尺度优化、鲁棒优化等高级场景,以提升方法的实际应用价值与学术深度。
内容概要:本文提出了一种基于贝叶斯网络的短期电能负荷预测方法,重点解决电力系统中负荷受天气、节假等多种不确定性因素影响的问题。通过构建贝叶斯网络模型,融合历史负荷数据及相关外部变量,实现对负荷的概率化预测,有效刻画其随机波动特性与复杂依赖关系。该方法不仅能够量化预测不确定性,还能通过条件概率推理分析各因素对负荷的影响程度,提升预测的鲁棒性与实用性。文中配套提供了完整的Python代码实现,涵盖数据预处理、网络结构学习、参数训练及概率推理全过程,便于读者复现与拓展应用。该技术适用于现代智能电网中的调度决策、需求响应管理与能源规划等场景。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的科研人员、研究生及从事能源预测、智能电网等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于短期电能负荷预测,特别是在存在显著不确定性和多源影响因素的实际场景中;②为电力系统运行调度、负荷管理、需求响应策略制定以及电网扩容规划提供高可信度的数据支持;③通过动手实践掌握贝叶斯网络在时序预测中的建模流程,深入理解其在处理不确定性问题上的优势与实现细节。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码逐步实现模型构建过程,重点关注贝叶斯网络的结构设计原则、参数学习算法(如最大似然估计或贝叶斯估计)以及后验概率推理的实现方式,并尝试在不同数据集上进行敏感性分析与模型对比实验,以全面掌握该方法的应用精髓。
内容概要:本文系统性地介绍了大语言模型(Large Language Model, LLM)的基本概念、核心技术、发展历程、工作原理及其在人工智能领域的广泛应用。文章首先明确了大语言模型的定义——基于深度神经网络、利用海量文本数据进行预训练的模型,具备数十亿至数万亿参数,能够完成文本理解、生成、知识推理和多轮对话等任务。不同于传统AI模型依赖人工规则或针对单一任务设计,大语言模型通过“预训练+微调”范式实现强大的泛化能力,可在不重新训练的情况下适应多种任务。文章进一步阐述了Token、上下文(Context)、Prompt工程、结构化输出、工具调用(Tool Calling)、RAG(检索增强生成)、Agent等关键技术概念,揭示了大模型如何通过概率预测机制逐Token生成内容,并结合外部系统实现复杂任务执行。此外,还梳理了大模型的发展脉络,从早期专家系统到深度学习兴起,再到Transformer架构的提出与ChatGPT的爆发,展示了其技术演进的关键节点。 适合人群:对人工智能和大语言模型感兴趣的初学者、高校学生、初级开发者及希望了解AI技术原理的非技术背景从业者。 使用场景及目标:①帮助读者建立对大语言模型的正确认知,区分其与搜索引擎、数据库等传统系统的本质差异;②理解大模型的核心工作机制,如Token处理、上下文管理、Prompt设计与推理过程;③掌握RAG、Agent、工具调用等前沿应用架构,为后续深入学习或开发AI应用打下基础。 阅读建议:本文以科普为导向,侧重概念解释与逻辑梳理,而非底层算法推导,适合循序渐进阅读。建议结合实例思考每个技术点的实际意义,尤其是Token、Context与Prompt之间的关系,以及大模型在真实场景中的局限性(如幻觉问题),从而全面把握其能力边界与发展前景。

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