成长一夏”第二期 ——「创作之秋」& 壹壹哥社区火爆开启

一一哥Sun
Java领域优质创作者
博客专家认证
2022-09-15 15:00:20

大家好~

“成长一夏”第二期 ——「创作之秋」活动上线啦~

CSDN 官方提供了更多奖品、更好的活动参与体验,欢迎大家报名参与!

 

本次壹哥将作为创作领航导师,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-10月9日)各位原创合格质量的文章数进行排名,给予不同奖励哦!

 

快在本活动帖下完成报名吧!

 

参与方式:

  • 报名:在本帖评论区,回复:“我要报名”
  • 参赛:在本任务区,提交你原创的合格质量的博文链接(同一篇博文只可提交 1 次)

 

参与奖励:

💡 注:如果本社区有效参赛人数有效参赛人数 ≥ 50 且在所有社区中排名 TOP 5,官方还会有额外奖励( 2022「创作之秋」定制飞盘 *5 )。导师可自行决定如何奖励,我会公开明示奖励规则与名单。

奖项

奖励规则

奖品

一等奖

原创合格质量的文章数 TOP 10

  • 2022「创作之秋」实体荣誉证书 * 1
  • 2022「创作之秋」定制飞盘 *1
  • CSDN 定制礼包(定制背包+定制马克杯) * 1

二等奖

原创合格质量的文章数 TOP 11-50

  • 2022「创作之秋」电子荣誉证书 * 1
  • 2022「创作之秋」定制飞盘 * 1

三等奖

原创合格质量的文章数 TOP 51-100

  • CSDN 定制帆布袋 * 1

参与奖

发布 1 篇原创合格质量文章

  • 2022「创作之秋」活动勋章 * 1

加入活动群:

💡大家可以扫描加入壹哥的微信群,我来指导大家该如何写作成为大V博主,并且还可以拿到CSDN的定制周边产品哦。

 


Q&A

  1. 需要创作的合格质量的文章是什么样的?

答:文章需要是结构完整、语句通畅的技术类文章,最终质量分达到 20+。

质量分查询地址:https://www.csdn.net/qc

   2. 可以中途换导师或者报名多个导师吗?

答:不允许,一个成员仅可在一个导师处报名。

如成员中途更换导师,或报名多个导师,将取消该成员参赛资格,且不计入导师的报名人数及有效参赛人数中。

  3. 原创合格质量的文章数是在本社区进行排名,还是在所有社区进行排名?

答:在本次活动所有导师的社区中进行排名。合格博文数相同且同时入榜时,会根据平均博文分数的高低进行排名。

  4. 如何得知获奖?奖励如何领取?

答:

  • 获奖名单将在 🔗官方活动帖 公布,获奖成员也将会收到 CSDN 站内私信 / 短信 / 社群 提醒;
  • 本次领奖时间为:2022-10-18 至 2022-10-23,届时也将在 🔗官方活动帖 开放实物奖品领取通道,请及时关注并填写相关信息;
  • 其中勋章、电子荣誉证书会由 CSDN 官方 统一下发。

  5. 未在领奖时间及时领奖怎么办?

答:如未及时领取奖励,将视作主动放弃,官方将不会再安排补寄礼品,请及时关注🔗官方活动帖 动态及活动群的消息提醒。

 

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等离子视界 2023-01-03
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博主:吻等离子
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如果有遗漏或者点错星星的情况,请私聊我哈 ,诚信第一!诚信第一!诚信第一!

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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