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~

矜辰所致
2022年度博客之星TOP 7
2022-11-03 17:26:17

  

 

如果你想快速知道如何获得马克杯，你可以直接去文章末尾看步骤 = =！

 

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（11/5 前，群内 ≥ 50 人且都完成报名，会有成团奖励红包）

2. 完成报名：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：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

活动群：

 

大家加群，官方申请的：

 

 

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
学习奖前 50 名完成「入门任务」* 活动勋章（虚拟）*1
* 马克杯*1

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

 

活动时间安排：

  • 报名时间：2022-11-1 至 2022-11-9
  • 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。 （在我这里报名本博主会通知到位哈 = =！）

    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

 

来自凉哥友情讲解：

 

看到上面的要求是不是好像明白好像不明白，我来跟大家解释一番；

 

 

就是你点击第一个表格任意一个链接，然后开始学习，看两个小节后你会发现左侧的目录圆点变成灰色即可，要有两个灰色的圆点说明完成两个小节的学习了，（时间大概 5 6 分钟）即可按照要求截图，然后进行评论 入门任务完成打卡+截图 

评论后提交你的主页链接到任务单为了给你发马克杯；就是这么简单。评论区我会给个示例回复，大家跟着做就行了！

 

最新消息官方规则降低了要求，就是希望更多的小伙伴能够参与进来，快快行动吧！

 

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矜辰所致 2022-11-03
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朋友们记得看好截图的三要素哦：

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也别忘了提交任务单（内容是你的主页链接）

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还要记得进群

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不叫猫先生 2022-12-04
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进阶任务完成打卡 - 第 1 篇 - 使用Docker搭建Npm私服Verdaccio

恒宝乐园 2022-11-22
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陆克和他的代码 2022-11-08
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qq_45392252 2022-11-08
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Sylvia.Che 2022-11-08
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爱写BUG的老冉 2022-11-07
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尼泊罗河伯 2022-11-07
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honey酒 2022-11-07
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luna0926 2022-11-06
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入门任务打卡完成

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冰.封万里 2022-11-11
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@luna0926 你这个打卡缺了个第③要素，重新截图发一个吧
IP6娜 2022-11-06
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小冷coding 2022-11-06
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进阶任务完成打卡 - 第一篇 我们一起来学习亚马逊云科技EC2实例知识点吧

Redamancy丶早晚 2022-11-05
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不叫猫先生 2022-11-05
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小马哥不马虎 2022-11-05
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Python-派大星 2022-11-04
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进阶任务打卡完成 - 第一篇 - https://blog.csdn.net/weixin_53466908/article/details/127694413?spm=1001.2014.3001.5501

Python-派大星 2022-11-04
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謓泽 2022-11-04
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冰.封万里 2022-11-04
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x2530410223 2022-11-04
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基于矩约束的最大熵方法用于扩展不确定度评估（Matlab代码实现）
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电动汽车聚合可行域的内近似模型及其在微电网调度中的应用（Matlab代码实现）
内容概要：本文提出了一种电动汽车聚合可行域的内近似模型，旨在精确刻画大规模电动汽车（EV）集群在充放电过程中的灵活性边界，并将其应用于含风、光、负荷等多重不确定性的微电网两阶段鲁棒调度中。通过引入鲁棒优化理论，结合大M法与列与约束生成（C&CG）算法，构建了能够有效处理不确定性并保证系统安全运行的优化模型。该方法不仅提升了对EV集群可调度能力的建模精度，还在保证计算效率的同时增强了微电网对可再生能源的消纳能力与运行经济性。; 适合人群：具备电力系统优化、鲁棒调度及混合整数规划基础知识，从事新能源并网、电动汽车参与电网互动、微电网能量管理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究电动汽车集群作为分布式灵活资源参与电网调度的建模方法；②解决高比例可再生能源接入下的微电网两阶段鲁棒调度问题；③掌握大M法与C&CG算法在复杂鲁棒优化模型中的实现路径与求解技巧； 阅读建议：此资源以Matlab代码实现为核心支撑，建议读者结合文中详细的模型推导与算法流程，动手运行并调试配套程序，深入理解内近似建模思想与鲁棒优化求解机制，同时可进一步拓展至外近似模型或不同聚合策略的对比分析，以全面掌握EV集群灵活性建模的技术体系。
2026 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B 题 无线电干扰源的快速自动定位与清除（数学建模，代码，论文免费分享）
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数据流挖掘处理动态变化数据环境，概念漂移（数据生成分布随时间变化）是导致在线学习性能退化的根本原因。如何快速检测概念漂移并自适应恢复模型性能是核心难题。现有检测方法（DDM、ADWIN等）依赖启发式阈值，缺乏灵敏度边界刻画与误报率控制保证；自适应学习缺少收敛性证明。为此，本文建立漂移检测统计理论框架，提出检测与自适应学习统一算法DADE。第一，将漂移检测形式化为在线假设检验问题，建立检测准则（控制误报率同时最小化检测延迟），给出检测边界定理：期望检测延迟下界与漂移幅度平方成反比、与误报约束对数成正比，CUSUM类检测器达到该下界；第二，提出DADE算法，由漂移感知检测器与自适应学习模块（学习率随置信度调整、漂移后放大重学习）构成，证明平稳段在线误差以指数速率收敛到稳态误差邻域，并给出误报率控制定理；第三，实现含五大模块的完整系统，在合成漂移数据与ELEC2业务流上实验。结果：均值漂移幅度1.0、误报约束0.01下，DADE平均检测延迟28.4步、误报率0.8%，优于DDM（31.2/2.3%）、ADWIN（42.6/1.2%）、Page-Hinkley（35.1/1.5%）、EWMA（38.4/1.8%）；灵敏度扫描验证延迟随漂移幅度平方成反比衰减；漂移后35步内在线误差从0.31收敛至0.118，收敛速度约为静态学习率1.7倍；ELEC2上在线精度82.3%、误报率1.1%，优于全部基线。三类实验证据验证了理论框架的正确性与DADE的有效性，为动态场景在线学习提供可证明依据。 【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
利用GNN跟踪器、IMM滤波器和动态波束调度，在MATLAB中实现自适应雷达资源分配和多目标跟踪仿真。.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。
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