RTE 2022 创新编程挑战赛 来了,来这儿报名参赛,一起瓜分现金奖励!

前端修罗场 管理员
优质创作者: 编程框架技术领域
领域专家: 前端开发技术领域
2022-07-28 11:46:43

 

各位好~

由声网主办的,一年一度的 RTE 2022 创新编程挑战赛来了!🔗传送门

 

为了鼓励更多有能力、有想法的开发者参与其中,CSDN 提供了额外奖励活动:🔗CSDN ✖️ 声网|RTE 2022 创新编程挑战赛 来袭,报名参赛即可瓜分现金奖励!

我已申请担任“领航员”,在本社区带领大家,一起完成赛事挑战!

 

请大家在本帖下,按要求完成报名与参赛,将得到超丰厚奖励!

 

参与规则

要求全部组队参赛,每个团队可为 1 - 5 人,1 人只能参与 1 个团队。

报名方式:

  1. 团队全员完成 🔗表单报名( ⚠️ 组队情况:选择已组队,填写团队名称;推荐人:填写 “ 领航员的社区名称” )
  2. 在本帖下,按要求格式完成全员评论 (👇见评论区示例)
  3. 扫码联系赛事小助手,领取到项目群,即为报名成功。

参赛方式:

按照大赛提交作品流程,团队提交参赛作品后,需在本帖下回复 “已提交参赛作品”,提交的作品通过声网审核,即为成功参赛。

 

奖项设置

分享有奖

活动期间,前往🔗主活动帖 , 点击 “分享”按钮,为主活动帖带来更多访客的用户,CSDN 官方将取 TOP 3 ,每人奖励 CSDN 定制马克杯 1个

参赛有奖

所有通过本帖,有效报名的参赛团队,每成功提交 1份 通过声网审核的参赛作品,即可获得 400元 参赛奖励(每个团队限获得 1次,限前 40名)

 

时间安排

报名时间:2022-7-27 至 2022-8-20

提交作品时间:2022-8-20 至 2022-8-24

名单公布时间:2022-9-5 至 2022-9-9

奖励发放时间:2022-9-10 至 2022-9-14

 

联系赛事小助手

扫码联系赛事小助手,提供推荐人(领航员的社区名称),领取项目群

( 注:奖励相关事项,请单独咨询赛事小助手,勿在项目群提及)

 

Q&A

1. 1人可以报名多个领航员,加入多个参赛团队吗?

答:不可以,每人仅限报名 1个领航员,加入 1个 参赛团队。

2. 团队奖励会如何发放?

答:会在奖励发放时间,统一发放至队长账户。我们将通过 私信/短信 告知获奖人/团队,请注意提供相关信息。

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前端修罗场 管理员 2022-07-28
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请报名的同学参考上面的说明,开展报名哦[送爱心]

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评论示例:

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下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 【创新7.1声卡KX驱动+连线图】是一款专门为创新公司所制造的7.1音频声卡量身定制的驱动方案,其核心宗旨在于为用户带来超越官方原生驱动程序的卓越音质感受。KX驱动属于一种由爱好者群体自主开发的非官方驱动软件,该驱动在Creative公司原版驱动程序的基础上进行了深度改良与功能扩充,旨在提供更为多样化的声音调节参数以及更为出色的运行表现。 我们现在来详细认识一下7.1声道系统。7.1声道代表的是一种沉浸式音频技术规范,该规范包含七个全频域音箱单元(具体包括前置左声道、前置右声道、中央声道、环绕左声道、环绕右声道、后置左声道以及后置右声道)搭配一个低频震动单元,其设计目的是为用户构建更加立体且逼真的听觉场景,尤其适合应用于电子游戏、电影观影以及音乐欣赏等场景。 KX驱动的独到之处在于其赋予了用户更为广阔的个性化定制权限,使用者能够依据自身的听音偏好对音频参数进行细致调节,例如均衡器参数、混响效果、压缩比设定、噪声抑制门限等,从而使得最终的音效呈现出更为精致且个性化的特质。不仅如此,KX驱动还兼容VST插件机制,该机制是虚拟乐器与音频效果处理软件的通用标准,用户通过安装各式各样的VST插件,能够进一步增强声卡的实用功能,例如模拟多种乐器音色或达成复杂的声音效果制作。 在获取并部署KX驱动程序之后,对"连线图"的正确导入工作具有决定性意义。连线图又被称为音频路由配置图或信号流向示意图,它是一份用于指导用户如何正确配置并连接各个音频输出通道的视觉化手册。对于非专业背景的使用者而言,准确设定这些音频通道可能会面临一定程度的困难,因此连线图的提供极大地简化了这一过程。依照连线图进行配置操...
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)优化长短期记忆网络(LSTM)的电力负荷预测方法,并通过Python代码实现。该方法结合PSO强大的全局搜索能力,对LSTM模型的关键超参数进行智能寻优,有效提升了模型在处理非线性、强时序性电力负荷数据时的预测精度与泛化性能。文中系统阐述了从数据预处理、模型构建、PSO优化流程到预测结果分析的完整技术链条,重点展示了如何通过优化算法克服传统LSTM参数依赖经验设定的局限性,为复杂时间序列预测提供了高效解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、负荷预测等相关领域的研究人员、工程师以及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电力系统的短期与中期负荷预测,提升电网调度的准确性与经济性;②作为智能优化算法与深度学习融合的典型范例,用于科研项目开发与教学实践;③目标在于通过超参数自动优化,显著降低预测模型的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE),增强模型的鲁棒性与实用性。; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整Python代码,深入理解PSO优化LSTM的具体实现过程,重点关注适应度函数的设计、参数编码方式及优化迭代机制,并鼓励在自有数据集上进行复现实验与调参优化,以深刻掌握模型性能提升的技术路径。

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