第三轮猿如意评测,送CSDN双肩包、T恤及现金奖励!

ღ旅途ღ 2022-12-15 16:29:09

公告:这里是猿如意评测有奖征文,请认真阅读活动规则,若提交内容与主题不符,均不能参与到评奖环节。

图片>3,文字>300,

 

猿如意上线至今已经有几个月啦,目前里面已上线几百款开发工具、效率工具,还有海量的教程文档,代码片段搜索,全网搜索等功能模块。

当然,最令人振奋的还是:猿如意在2022年12月16日上线了【chat GPT】!所有用户均可永下载猿如意使用【chatGPT】。

同时,为了让猿如意功能更加的完善,我们也发起「用户测评征文」活动,您可以测评猿如意中的【chat GPT】功能,也可以测评其他功能,希望您在使用体验猿如意的同时,给我们带来真实的反馈与建议,助力更好的迭代产品。

二、奖项设置

在本贴下方按要求投稿,本即可获得相应奖励:

类型

获奖条件

奖品

红包奖励

投稿内容满足征稿要求

根据文章质量而定,最高打赏10元

实物奖励

5-10篇

社区主:定制鼠标+定制T恤x1

社区成员:CSND定制T恤x3

11-30篇

社区主:定制鼠标+定制卫衣x1

社区成员:CSND定制T恤x8

31篇以上

社区主:定制卫衣+定制T恤x1

社区成员:CSND定制T恤x15

实物奖励说明:在本帖下方投稿的满足征稿要求的篇数达到指定数量,投稿内容评分靠前的用于可以获得相应奖励。

如果有幸咱们社区能获奖,那么社区分奖是这样定的:以每人提交的质量分最高的合格文章进行排序(从大到小),取前3/8/15(根据文章数量多少而定,具体可见上方)予以奖励一件物品。

三、活动规则

1、征文内容主要针对猿如意的整体使用体验进行撰写,主要包含「主要功能介绍」「主要功能品格」「使用体验」「改进建议」等方面;

2、说明:参与「猿如意」测评征文活动,作品必须为原创,且未在任何平台发布过,需符合征稿主题、符合法律法规和 CSDN 的内容发布规范,内容必须符合CSDN 规范要求, 如果涉及抄袭、刷量的将停止一切奖项发放,CSDN有权收回用户已领取的奖励,且保留追究用户责任的权利。

 

四、测评文章具体要求(必读)

参考样例:http://t.csdn.cn/PCypZ

请务必针对猿如意中的一个项功能或者多项功能进行撰写,需要包含以下几个方面:

猿如意的基本介绍:包含猿如意是什么产品、下载方式

猿如意使用体验:在体验产品的过程中,对猿如意的整体评价如何?a) 非常不推荐 b) 不推荐 c) 一般 d) 好,不错 e) 非常推荐,并说明理由。

猿如意主要功能介绍:通过您的主观感受,去介绍猿如意里面的某一项功能,例如:chatGPT。

UI 界面的评测:需针对设计风格、设计样式、图标、内容展示形式等涉及到 UI 的部分进行评价。

改进意见:你在体验产品时,对产品的设计有没有更好的建议?可以和其他产品进行对比说明。你对猿如意有哪些期待?猿如意增加什么功能会让你非常兴奋的推荐给身边人?

猿如意的下载地址(文中必须附带此链接)https://devbit.csdn.net/?source=csdn_ad_article&stype=chat

注意(投稿必读):

1、请在对某一项功能或者对猿如意整体满意或者不满意时,请在评价高分/低分的同时,给予具体的描述来阐明观点。

2、避免仅罗列产品功能介绍,用户更希望看到产品功能介绍以及主观的使用体验感受,而非仅仅只要客观数据及内容。如:①描述您认为猿如意中的开发工具是什么,以及实际使用猿如意搜索开发工具并下载安装的使用体验;②从您的主观感受介绍猿如意中的“一行代码”是什么功能,以及“一行代码”功能的使用体验。

内容需原创,不得抄袭,充数或与其他内容重复,如账号违规将取消获奖资格。

 

五、体验chatGPT并下载猿如意地址

传送门:https://devbit.csdn.net/?source=csdn_ad_article&stype=chat

 

六、活动官方社群(提问&奖品发放)

微信扫码进群即可随时提问。

另外,加下我的微信,我拉你进我社区活动群,方便后续通知

 

 

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ღ旅途ღ 2022-12-28
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参加的话先评论“我要报名”

Zhang Wenhao 2022-12-31
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我要报名

ღ旅途ღ 2022-12-31
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@Zhang Wenhao 快写吧,今天结束哦
C3333_C343223 2023-01-04
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@Zhang Wenhao 已看过博主的文章,很不错的内容,干货满满,期望师傅能输出更多干货,并强烈为师傅分享自己的知识点赞 另外,如果可以的话,期待师傅能给正在参加年度博客之星评选的我一个五星好评,您的五星好评都是对我的支持与鼓励:https://bbs.csdn.net/topics/611387568 点赞五星好评回馈小福利:抽奖赠书 | 总价值200元,书由君自行挑选(从此页面参与抽奖的同学,只需五星好评后,参与抽奖)
艾派徳 2022-12-30
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已投 诚信互投 我正在参加年度博客之星评选,请您帮我投票打分,您的五星好评都是对我的支持与鼓励。https://bbs.csdn.net/topics/611389663?spm=1001.2014.3001.6377
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我要报名

C3333_C343223 2023-01-04
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@五河琴里~间白 已看过博主的文章,很不错的内容,干货满满,期望师傅能输出更多干货,并强烈为师傅分享自己的知识点赞 另外,如果可以的话,期待师傅能给正在参加年度博客之星评选的我一个五星好评,您的五星好评都是对我的支持与鼓励:https://bbs.csdn.net/topics/611387568 点赞五星好评回馈小福利:抽奖赠书 | 总价值200元,书由君自行挑选(从此页面参与抽奖的同学,只需五星好评后,参与抽奖)
仅此而已丶 2022-12-16
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我要报名

ღ旅途ღ 2022-12-15
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我要报名

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!

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