云原生主题学习月|共同学习全球领先的亚马逊云科技云原生课程,组团共学拿奖励~

社区云 2022-11-02 18:35:43

 

CSDN 已上线亚马逊云科技超过 60 门中文数字化培训课程,希望为学习者提供亚马逊云科技基础技能知识和最佳实践。

每门课程时长从十分钟到几小时不等,由亚马逊云科技专家打造,其中包括最受欢迎的《亚马逊云科技云从业者必修知识》,涵盖了亚马逊云科技的云概念、核心服务、安全性、架构、定价和支持系统等内容,能够帮助学习者构建基础的云知识体系。其他内容包括亚马逊云科技解决方案入门系列课程(例如机器学习、安全性、无服务器开发)、亚马逊云科技认证备考课程以及专为开发者打造的学习计划等。

 

为了鼓励更多人了解、学习云原生的相关技术,亚马逊云科技联合 CSDN 社区,在 11 月份推出了社区“云原生主题学习月”活动。

我已申请成为“领学员”,希望能招募到 ≥5 位学员,和我一起在本社区完成云原生课程的学习,我会按奖励规则把奖品给到活动中的优秀学员。

欢迎大家并在本帖任务区,提交自己的博客主页链接进行报名 !

PS:请扫码加入我的活动群,如果 ≥5 人进群并完成报名,会有官方奖励的 5 元群红包~( 每多 1人,红包 可多➕ 1元,最高150元)

 

此处可向学员介绍下加入自己社区的理由

 

本次学习课程

时间学习课程推荐学习理由
第1周亚马逊云科技云从业者精要知识(中文讲师定制版)本课程面向想要全面了解亚马逊云科技 (Amazon Web Services) 云的个人,而不受特定技术角色的限制。您将了解亚马逊云科技云概念、亚马逊云科技服务、安全性、架构、定价和支持,以积累亚马逊云科技云知识。本课程还可帮助您准备亚马逊云科技 Certified Cloud Practitioner 考试。
第2周容器入门这是一门入门课程,专为几乎零基础容器知识的学员而设计。它将教授容器化背后的发展历史和概念,介绍容器生态系统中使用的特定技术,并讨论容器在微服务架构中的重要性。
第3周备考:亚马逊云科技认证解决方案架构师 – 助理级

检验考生在亚马逊云科技上设计和部署可扩展、高度可用且具有容错能力的系统方面的专业技术知识。

参加这一为期半天的中级培训可以了解考试的主题领域,并了解这些主题与 Architecting on Amazon Web Services 以及具体学习领域的对应关系,从而为考试做好准备。本课程会分析每个主题领域的样题,并向您讲授如何解读试题考察的概念,让您能更轻松地排除错误答案。

备考:亚马逊云科技认证解决方案架构师 – 专业级

检验考生是否具备在亚马逊云科技平台上设计分布式应用程序和系统的先进技术技能和经验。

本次为期一天的高级研讨会面向拥有两年或两年以上在亚马逊云科技上设计和部署云架构的实践经验的人员,介绍要成功通过考试需做好哪些准备。

研讨会将探讨考试的主题领域,介绍它们与亚马逊云科技上的架构设计的关系,并把它们对应到特定的领域,以便将来自学。内容涉及每个领域的考试样题以及对要测试的概念的讨论,目的是帮助考生提高答题正确率。

 

参与方式:

1.完成报名:在本帖任务区,提交 CSDN 个人博客的主页链接;

2.加入活动群:扫码加入我的专属活动群

3. 完成相应任务并打卡:按奖励规则要求,完成相应任务后,在本帖评论区打卡。

类型任务规则打卡示例
入门任务

完整观看任一门指定课程中的任 2 个章节,

并按要求在本帖评论区,完成截图打卡。

评论格式:入门任务完成打卡+截图(下为截图示例)

 

 

进阶任务完整观看任一门指定课程后,输出质量分 85+ 的原创学习笔记博文,并按要求在本帖评论区,完成打卡。评论格式:进阶任务完成打卡 - 第 x 篇 - 链接

 

参与奖励:

以下所有奖项可以叠加获得

奖项奖励规则奖励奖品图
学习奖

本社区前 30 名完成「入门任务」

 

注:本社区每多 10 人完成,即可多加 10 个奖励名额,单社区最多 150个名额

* 活动勋章(虚拟)*1
* 马克杯*1

精英奖本社区 ≥10 人完成「进阶任务」,且原创合格质量的文章数 TOP 5* 电子荣誉证书*1
* 亚马逊云科技T 恤*1

 

活动时间安排:

  • 报名参与时间:2022-11-1 至 2022-12-4 
  • 名单公示时间:2022-12-8 至 2022-12-12
  • 奖励领取时间:2022-12-13 至 2022-12-18
  • 奖励发放时间:暂定 2022-12-20

注:实物奖励发放受疫情及物流影响,具体发放时间可能有所调整。

 

Q&A

  1. 可以中途换领学员或者报名多个领学员吗?

答:不允许,将取消在本社区的获奖资格。

    2. 如何得知获奖?

答:本社区的奖励请及时关注本帖动态。

    3. 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、语句通畅的技术类学习文章,最终质量分达到 85+。

质量分查询地址:https://www.csdn.net/qc

 

反作弊声明:

社区参与学员需要是 CSDN 真实用户,官方会通过实名认证、码龄、技术标签、内容互动、原力等级等维度核实参与学员的真实性。

如发现违规刷量、无法核实为真实用户的情况,会直接取消计入及获奖资格。

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社区云 2022-11-02
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此帖为领学员在社区的活动帖发布模版,请注意按任务形式发布,任务截止时间为:2022-11-9 23:59:59 ⬇️

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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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