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~

中杯可乐多加冰
领域专家: 人工智能技术领域
2022-11-04 20:17:45
加精

 

如果你想快速知道如何获得水杯，你可以直接去文章末尾看讲解

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（11/8 前群内不定期会有红包雨）

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：

 

参加的小伙伴记得加群哦：扫码加入中杯可乐-云原生学习小组

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 2022-11-19
  • 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

解释：

马克杯获得：（前100名按照要求都可以获得）

就是你点击亚马逊云科技云从业者精要知识（中文讲师定制版），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，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，截图示例：

电子荣誉证书 亚马逊云科技T 恤获得：

如果你还想获得证书或者，定制服饰  你可以 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

别忘记扫码进入活动群

 

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huangfangfeng 2022-11-24
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中杯可乐多加冰 2022-11-30
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amKyle 2022-11-19
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中杯可乐多加冰 2022-11-20
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爱新觉罗茶叶蛋 2022-11-17
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@小菜鸟 2022-11-15
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m0_60228156 2022-11-14
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洛翎酱 2022-11-10
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m0_75075559 2022-11-09
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yhni 2022-11-09
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Mascare_whut 2022-11-09
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展菲 2022-11-08
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知忆_IS 2022-11-08
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大小聪明 2022-11-08
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小新要变强 2022-11-07
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倚楼听风雨108 2022-11-07
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好好学编程ing 2022-11-07
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Mr.Winter` 2022-11-07
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_揽 2022-11-07
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Yang__Sec 2022-11-07
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Zzx_Ttt 2022-11-07
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复现基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法（Python代码实现）
内容概要：本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法，并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点，通过优化扩散模型的结构与训练策略，有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性，从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进，并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型，为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群：具备一定Python编程能力和机器学习基础，从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成；②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估；③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础； 阅读建议：建议读者结合所提供的完整资源（代码、数据集、说明文档）进行实践操作，重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节，以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务，通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
复现计及风电不确定性的电力系统黑启动恢复模型（Matlab代码实现）
内容概要：本文档提供了多个电力系统及相关领域的Matlab和Python代码实现资源，重点聚焦于“计及风电不确定性的电力系统黑启动恢复模型”的复现研究。该模型针对高比例新能源接入背景下，风电出力波动性和不确定性对电力系统恢复过程的影响，构建了考虑不确定因素的黑启动优化恢复框架，并通过Matlab编程实现仿真验证，旨在提升新型电力系统在故障后的快速、可靠恢复能力。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统规划与运行工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和复现含风电的电力系统黑启动恢复策略；②开展考虑新能源不确定性的电力系统恢复力（resilience）研究；③作为相关课题的算法开发与仿真验证参考； 阅读建议：建议结合电力系统恢复、随机优化或鲁棒优化等相关理论文献，深入理解模型构建逻辑，并利用提供的代码进行调试与案例分析，进一步拓展至其他不确定性场景或系统结构的研究。
【静态约束法】配电网电动汽车接入容量评估研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究，提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型，结合潮流计算与关键约束条件（如电压越限、线路过载等），量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量，旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险，并为电网规划与运行提供科学依据。文中配套提供了完整的Matlab代码实现，便于仿真验证与结果复现。此外，该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动，展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群：具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员，以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于学术研究中的模型复现与论文撰写支撑；②评估实际配电网中电动汽车大规模接入的可行性与安全边界，指导充电基础设施布局；③作为高校教学案例，帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术； 阅读建议：建议结合文中提及的相关研究方向（如二阶锥规划、多面体聚合方法等）进行对比学习，充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验，重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节，以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。
考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究（Python代码实现）
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，提出了一种基于Python实现的联邦学习框架，旨在解决居民或行业电力负荷预测中用户电表数据隐私泄露的风险。该研究通过构建分布式机器学习模型，使各参与方在不共享原始数据的前提下协同训练全局模型，有效实现了数据“可用不可见”。文中详细阐述了联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、参数加密传输与安全聚合机制，并结合差分隐私等技术进一步增强系统的隐私保护能力。同时，研究利用真实电力负荷数据集进行了实验验证，展示了方法在预测精度与隐私保障之间的良好平衡，并提供了完整的代码实例与复现指南，便于后续研究与应用拓展。; 适合人群：具备一定机器学习基础和电力系统背景知识，从事智慧能源、隐私计算或人工智能相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 实现跨区域、跨主体的电力负荷协同预测，打破数据孤岛；② 在确保用户用电数据隐私安全的前提下提升负荷预测准确性；③ 推动联邦学习在智能电网、需求响应、虚拟电厂等场景中的实际部署与应用。; 阅读建议：建议结合文中提供的Python代码与网盘资料进行动手实践，重点关注联邦学习的通信轮次设计、模型聚合算法（如FedAvg）的实现细节以及差分隐私噪声添加策略，深入理解其对模型性能与隐私强度的影响，为进一步优化与创新奠定基础。
【汽车制造质量检测】基于VDA 19.1-2026 标准的技术清洁度颗粒污染检验方法与应用
VDA_Band_19.1_3rd edition_2026 English Inspection of Technical Cleanliness 内容概要：本文档为德国汽车工业协会（VDA）发布的第三版《技术清洁度检验：功能相关汽车部件的颗粒污染检测》（VDA 19.1），系统规范了汽车行业中零部件技术清洁度的检测方法与流程。文件涵盖从取样、提取、过滤到分析的全流程标准化操作，重点更新了干法提取（如 Stamp Test 和刷吸法）、小于50µm颗粒的检测、光学子系统和SEM/EDX标准分析方法，并引入统一材料分类体系以提升结果可比性。同时明确了“标准分析”与“自由检验”的区别，前者用于高兼容性检测，后者允许客户与供应商协商定制参数。文档还强化了对非可测组件的技术清洁保障、测量不确定度评估及方法验证的要求，并提供了多个实际案例支持应用落地。; 适合人群：适用于汽车制造业中从事质量控制、工艺开发、供应商管理及相关检测实验室的技术人员和管理人员，尤其适合具备一定质量管理或洁净度检测基础的专业人员。; 使用场景及目标：①用于制定和执行零部件清洁度检测标准；②指导 incoming/outgoing 检验及生产过程监控；③支持失效分析与质量改进项目；④作为企业内部审核和技术交流的依据； 阅读建议：建议结合VDA 19.2及其他相关标准配套使用，重点关注各章节中的起始参数设定、方法选择逻辑及附录中的检查表示例，在实际操作中同步开展方法验证与人员培训，确保检测结果的有效性和可追溯性。
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