持续学习的功能说明 - 驽马十驾 功在不舍
(草案)
鼓励个人的持续学习
有很多用户在 CSDN 学习,也离不开 CSDN,自然地,我们要奖励这些每天都学习的人。


怎么奖励呢? 很简单,只要每天做了学习的动作就好。
学习成就包括下列学习活动: 原创博客, 回答问题, 学习讨论, 编程练习, 比赛, 开源贡献,学习课程, 等。
这是一个学习奖励的例子: https://bbs.csdn.net/topics/608346306
一个人走得快,一群人走得远。
我们也鼓励大家在社区里和小伙伴一起学习,因此,我们就有下面的活动:
鼓励社区成员持续学习
目的: 我们鼓励社区成员互相鼓励,一起学习进步。
- 基本数据:每个用户的持续学习天数。
- 持续学习总天数:社区内当天所有活跃用户的持续学习天数之和。
- 平均学习天数:总天数 除以 所有社区成员数量 (包括不学习的成员)
规则: 持续学习 top 社区的规则:
1)把各个社区按照 “持续学习的总天数” 排序, 得到 1, 2, 3, 等排名。
2)把各个社区按照 “平均学习天数” 排序, 得到 1, 2, 3, 等。 名次低于 100 的按照 100来计算。
3)把每个社区在 1),2) 的排名加起来, 得到一个和数,数字小的在前, 这就是社区的持续学习排名指数。
另外,如果社区的创建者码龄小于 365 天,TA 的社区还可以参加 新锐持续学习社区 的排名。
奖励: 我们会在 top 的社区发红包,或者奖励电子书权益,纸版书,等。
奖励的例子:https://bbs.csdn.net/topics/608346037
高校的社区中也有社区成员在学习:https://bbs.csdn.net/college 你可以加入你的学校,让你的学习行动为你的学校增光。
参考:
相关推荐
国央企创新负责人如何通过平台实现科研成果的快速识别与转化?.docx
科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
PotPlayer自用皮肤
自用 PotPlayer 皮肤,仅微调了字体大小与颜色,是按个人习惯调整,未做适配性调整。
2-shell及常用命令-续.pdf
2-shell及常用命令-续.pdf
【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例
内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。
基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。




