【CSDN竞赛第27期】赢实体图书盲盒和高级定制背包等周边

CSDN学习
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2023-01-18 10:54:42

一、报名地址

第27期周赛报名地址,2月8日 9点开考(周三):https://edu.csdn.net/contest/detail/41

第26期周赛也在报名中,2月5日 9点开考(周日):https://edu.csdn.net/contest/detail/40

第28期周赛也在报名中,2月12日 9点开考(周日):https://edu.csdn.net/contest/detail/42

查看更多报名的比赛前往:https://edu.csdn.net/contest/all

二、竞赛奖励

本场竞赛由「电子工业出版社 & CSDN」联合主办。

《阿里云天池大赛赛题解析—机器学习篇》 本书赛题均来自阿里云天池的真实业务场景,通过解析优秀选手的解题思路,总结了大赛可复制的套路。其可以向专业开发者提供技术参考,可以使高校学生和相关技术人员入门天池大赛及其他比赛,还可以帮助参赛选手进阶。点击了解更多详情

书籍自购地址:https://item.jd.com/12951372.html

【实物奖励】

  • 1. 排名第 1 - 5 名 的参赛者可获得电子工业出版社赞助的实体书 《阿里云天池大赛赛题解析—机器学习篇》 × 1
  • 2. 排名第 6 - 10 名 的参赛者可获得CSDN提供的「程序员杂志 」× 1 或「定制帆布包 」× 1 或「定制扑克牌 」× 1

【电子奖励】

  • 1. 排名第 1 -10 名 的参赛者可获得竞赛专属电子证书
  • 2. 参与考试 的参赛者可获得竞赛达人勋章(可升级)

三、考试时间及地址

考试进入时间:2月8日 (周三)19:00—21:00

考试地址:考试日19:00当前页面将开放考试入口,或者您可以查收社区助手的私信,点击链接进入考试(考前10分钟发送),21点考试入口关闭,请在21点前打开电脑浏览器登陆考试系统,登录考试系统后您将有2小时的作答时间完成本次比赛

未参加过竞赛的用户可在PC端前往每日一练的编程题进行练习

四、竞赛内容

满分100分,4道编程题,编程题可使用Java、C、C++、C#、Python、JavaScript、lua、go等编程语言

五、竞赛规则

1、比赛遇到的bug请到🔗CSDN竞赛专区 帖子下评论反馈,我们会根据bug的严重程度,第一个反馈该bug的用户1-50元打赏;

2、考生交卷30分钟后,可在当前页面-比赛成绩栏查看考试成绩,竞赛结束后12小时,所有考生可在当前页面自行下载考试报告。您的参赛记录会同步显示在您的成就页

3、本竞赛为个人赛,参赛选手报名须保证所提供个人信息真实、准确、有效;

4、本场竞赛获奖名单将于比赛后5个工作日内发布,竞赛奖品将于比赛后 15 个工作日 内进行发放,请获奖选手多加关注CSDN学习官方通知

5、所有比赛需独立完成,不得作弊,不得以任何方式泄露和传播考题,一经发现将封停账号等处理,欢迎大家积极举报违法行为,我们核实后基于后果严重程度,给予举报用户奖励;违规行为包括但不限于

  • 1)多账号提交雷同代码;
  • 2)在竞赛结束前在社区/博客等频道发布、讨论可能会影响竞赛正常进行的内容,包括且不限于发布竞赛题答案、解题思路、方法、提醒注意等;
  • 3)竞赛期间公开寻求题目答案;
  • 4)使用不正当手段影响他人竞赛的;
  • 5)其它影响到比赛公平的行为;

6、CSDN拥有该活动解释权,考试详细问题可扫码或点击链接加入竞赛专区咨询。

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帖子不严谨,周三的周赛比赛时间是19点开始,不是9点。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。

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