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:本文研究了考虑隐私保护的分布式联邦学习在居民电力负荷预测中的应用,提出了一种基于联邦学习框架的方法,使多个参与方能够在不共享原始数据的前提下协同训练高精度的负荷预测模型。该方法有效缓解了传统集中式数据收集带来的隐私泄露风险,结合Python实现了算法原型,并通过实验验证了其在保证预测性能的同时,具备良好的隐私保护能力。研究进一步分析了模型在不同数据分布、通信轮次和客户端数量下的适应性与鲁棒性,展示了其在智能电网、能源管理系统及需求侧管理中的广阔应用前景。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景的研究生、科研人员,以及从事智慧能源、数据隐私保护相关领域开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于居民侧用电行为建模与精细化负荷预测,提升电网调度与能源配置效率;②在确保用户数据本地化存储的前提下,实现跨区域、跨主体的能源数据协同分析;③为构建安全、可信、合规的新一代智能电力系统提供核心技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行动手实践,深入理解联邦学习的通信机制、模型聚合策略及隐私防护设计,并关注模型收敛性与隐私预算之间的权衡优化。
内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种融合联邦学习框架与隐私保护机制的电力负荷预测方法,旨在解决传统集中式数据处理中潜在的用户隐私泄露问题。通过构建分布式模型训练体系,各参与方在本地完成模型训练,仅向中心服务器上传模型参数或梯度信息,实现“数据不动模型动”的协同建模模式,确保数据“可用不可见”。研究采用Python语言实现了完整的联邦学习流程,涵盖客户端本地训练、全局模型聚合、隐私保护策略(如差分隐私或同态加密)集成、通信机制设计及预测性能评估等核心模块,显著提升了电力负荷预测在隐私安全与模型精度之间的平衡能力。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、智能电网、能源大数据分析、数据隐私保护等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于居民或工业级电力负荷预测任务,在保障用户用电数据隐私的前提下实现高精度预测;②为构建符合数据合规要求的智慧能源管理系统提供技术支撑;③推动联邦学习在能源互联网、跨企业数据协作等场景中的落地应用,促进多方协同建模与数据价值释放。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点关注联邦学习的通信轮次设置、本地训练迭代策略、模型聚合算法设计以及隐私噪声添加机制的实现细节,并可根据实际需求替换底层预测模型(如LSTM、XGBoost、Transformer等)以进一步优化预测性能。
内容概要:本文介绍了一种基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH(State of Health,健康状态)估计方法的Python代码实现,旨在通过结合半监督学习框架与噪声抑制技术,提升电池健康状态预测的准确性与鲁棒性。该方法充分利用少量有标签样本和大量无标签数据进行模型训练,有效缓解了实际应用中电池老化数据标注成本高、获取困难的问题。文中详细阐述了模型的整体架构设计、关键特征提取策略、噪声处理机制以及半监督学习中的损失函数构建,并提供了完整的可复现代码,便于研究人员理解和二次开发。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电池管理系统(BMS)、新能源汽车、储能系统等领域的科研人员或工程师,尤其适用于关注电池寿命预测、状态估计及数据驱动建模的研究生与青年学者。; 使用场景及目标:①实现锂离子电池健康状态的高精度估计,服务于电池管理系统的优化与安全预警;②为工业场景下标注数据稀缺的退化建模问题提供一种高效的半监督解决方案;③推动复杂噪声环境下电池性能退化预测的研究进展,增强模型在真实工况中的泛化能力和稳定性; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码逐模块深入学习,重点理解数据预处理流程、噪声抑制模块的设计原理以及半监督损失函数的实现细节,同时可在不同公开电池数据集上进行迁移实验与对比分析,以全面掌握该方法的有效性与适用边界。

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