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~

热爱编程的小白白 社区元老
新星计划导师
2022-11-02 19:22:39

 

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”,获得了超 1500 元的社区奖品包预支配权益。希望和大家一起在本社区完成课程学习,我会把奖品给到活动中的优秀学员。

欢迎大家加入我的活动群,并在本帖任务区,提交自己的博客主页链接进行报名!

 

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. 加入活动群:扫码加入我的专属活动群(12/4 前,群内 ≥ 50 人且都完成报名,会有成团奖励红包)

 

 

2. 完成报名:成团成功后,在本帖任务区,提交 CSDN 个人博客的主页链接;

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:学习任务完成打卡+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
学习奖前 50 名完成「入门任务」* 活动勋章(虚拟)*1
* 马克杯*1
 50 名之后完成「入门任务」查看 社区马克杯奖励规则
学霸奖完成「进阶任务」时,原创合格质量的文章数 TOP 3* 电子荣誉证书*1
* 亚马逊云科技T 恤*1
附加奖励

 

本社区成员 完成「进阶任务」人数>=10人时(必须满足此条件)

原创合格质量的文章数 TOP 4---TOP10

* 亚马逊云科技T恤*1(原创合格质量的文章数,第4名)
* 定制双肩包*1(原创合格质量的文章数,第5名)

* 飞盘*1(原创合格质量的文章数,第6名)

* 亚马逊云科技笔袋*1(原创合格质量的文章数,第7名)

* 马克杯*1(原创合格质量的文章数,第8名)

* 帆布袋*1(原创合格质量的文章数,第9名)

* 帆布袋*1(原创合格质量的文章数,第10名)

 

社区马克杯奖励规则:

(运行一下代码就知道了)

import java.util.Scanner;

public  class base{
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int number = scanner.nextInt();//社区参加活动有效总人数
        final int base=50;//50人基数
        int lose;//不能获得马克杯的人数
        lose=number%base;
        if(number>250) {
        	System.out.println("前250名  完成「入门任务」,获得马克杯奖励");
        	return;
        }
        System.out.println("社区活动有效总人数:"+number);
        System.out.println("第"+(1)+"至"+(number-lose)+"名,完成「入门任务」,获得马克杯奖励");
        System.out.println("第"+(number-lose+1)+"至"+number+"名,完成「入门任务」,不能获得马克杯");

    }

}

 

注意: 如果参加人数大于250人,前250名  完成「入门任务」,获得马克杯奖励。

 

 

活动时间安排:

  • 学习时间: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 60+。

质量分查询地址:https://www.csdn.net/qc

 

 

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热爱编程的小白白 社区元老 2022-11-04
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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。
热爱编程的小白白 社区元老 2022-11-03
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大家的截图(需要看完2节哦~,会显示2个实心圆)
luogu_hezhenmin1 2024-10-02
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进阶任务完成打卡 -http://t.csdn.cn/oQwqi

Mr Robot 2022-12-05
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进阶任务完成打卡 -http://t.csdn.cn/oQwqi

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进阶任务完成打卡 - 第 2 篇 - 链接:http://t.csdn.cn/Zt6oV

Mr Robot 2022-12-04
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进阶任务完成打卡 - 第 5 篇 - http://t.csdn.cn/iopVi

一颗大白菜~ 2022-12-03
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进阶任务打卡:第四篇-链接:http://t.csdn.cn/wyJGv

一颗大白菜~ 2022-12-03
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进阶任务打卡:第三篇-链接:http://t.csdn.cn/L4txC

一颗大白菜~ 2022-12-03
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进阶任务打卡:第二篇-链接:http://t.csdn.cn/wH9yz

一颗大白菜~ 2022-12-03
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进阶任务完成打卡:第一篇——链接:http://t.csdn.cn/cD4wZ

一颗大白菜~ 2022-12-03
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完成

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Mr Robot 2022-12-02
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进阶任务完成打卡 - 第 4 篇 - http://t.csdn.cn/Hwhnx

Mr Robot 2022-12-01
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进阶任务完成打卡 - 第 3 篇 - http://t.csdn.cn/NEZWh

nbman2013 2022-11-30
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看了前两节:

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Mr Robot 2022-11-30
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进阶任务完成打卡 - 第 2篇 - http://t.csdn.cn/NuEQS

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进阶任务完成打卡 - 第 1 篇 - 链接: http://t.csdn.cn/PqEe2

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学习任务完成+打卡解图

img

Mr Robot 2022-11-28
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度假的小鱼 2022-11-27
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进阶任务完成打卡 - 第 1 篇 - Docker入门实战详细篇
链接: https://blog.csdn.net/u014096024/article/details/128058020

清风v明月 2022-12-07
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@度假的小鱼 1111
颜淡慕潇 2022-11-24
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大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于iTransformer-BiGRU-KAN多模型融合的滚动轴承剩余寿命预测方法,旨在通过结合多种先进深度学习模型的优势,提升在复杂工况下的预测精度与鲁棒性。该方法利用iTransformer捕捉长期时间序列中的全局依赖关系,通过BiGRU模型提取双向时序特征,最后引入KAN(Kernel Attention Network)增强非线性映射与关键特征的自适应加权能力,实现对轴承退化过程的精准建模。文中详细介绍了模型架构设计、训练流程及在公开数据集上的实验验证,结果表明该融合模型相比单一模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事设备故障诊断、工业大数据分析或智能运维相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或有相关项目经验的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统中,实现对滚动轴承等关键部件剩余寿命的精准预测;②为复杂时间序列回归任务提供多模型融合的设计思路与技术参考;③推动深度学习在智能制造与工业物联网领域的落地应用。; 阅读建议:建议读者结合Python代码实现部分,深入理解各子模型的接口设计与融合逻辑,重点关注特征融合机制与注意力权重的可视化分析,以便在实际项目中灵活调整与优化模型结构。
几何旋转和天线校准模式对GNSS相位缠绕的组合效应(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了几何旋转和天线校准模式对全球导航卫星系统(GNSS)相位缠绕的组合效应,并提供了基于Matlab的代码实现方案。相位缠绕是GNSS高精度定位中的重要误差源,受卫星与接收机相对几何关系及天线相位中心变化的共同影响。文章通过建模分析几何旋转与天线校准参数对相位缠绕的影响机制,探讨二者耦合作用下的修正方法,旨在提升GNSS数据处理的精度与可靠性。研究涵盖了理论建模、算法实现与仿真实验,结合Matlab工具进行数值模拟与结果可视化,验证了所提方法的有效性。; 适合人群:具备一定GNSS基础知识和Matlab编程能力的科研人员、研究生及从事高精度定位相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于GNSS高精度数据处理中相位缠绕误差的精确建模与修正;②支持地壳形变监测、精密授时、卫星定轨等对定位精度要求较高的应用场景;③为相关算法开发与教学研究提供可复现的代码实例。; 阅读建议:建议读者结合GNSS误差处理的相关理论,边运行代码边理解算法细节,重点关注几何旋转模型与天线校准参数的集成方式,并可通过修改参数进行敏感性分析以加深理解。

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