【2022社区之星活动】同步文章即可抽取定制双肩包和实体书籍

IT技术分享社区
数据库领域优质创作者
博客专家认证
2023-01-28 15:40:17
加精

 

 

一、活动时间

🔥活动周期40天🔥

IT技术分享社区同步文章!活动时间为: 2023.01.28 00:00:00 起至 2023.03.10 23:59:59 ,同步文章得定制双肩包!

 

二、参与方式

①加入xishining  的个人社区:IT技术分享社区

②在本贴子下方评论 【我要报名 + CSDN账号ID】  ---- 示例: 我要报名  ebb29bbe,评论后主管理员会尽快为报名者设置管理员身份。

由于管理员个数限制可以提供CSDN账户ID,管理员进行文章收录

如何同步文章:

成为社区管理员后,进入内容管理,选择任意文章上的“同步至至社区”字样即可同步:

 

 

 

三、中奖规则说明

1、文章方向:数据库、人工智能、前端、Java、运维、电脑技巧、大数据、云原生等技术领域。刷题和与技术无关的文章不作为排名标准

2、同步文章数量+质量进行排名 

 

 

四、活动奖品

 

同步文章,抽定制双肩包

    中奖方式        奖品                        奖品展示
     按照同步文章数量&质量排名top5   定制双肩包5*                 
 所有同步文章的管理员随机抽取 幸运奖*2 实体书籍*2大数据导论 +  uniapp 入门实战教程 随机邮费自付

 

 

 

五、奖品发放

活动结束后,将会在社区中以及活动群中公布中奖者,我会私聊中奖者获取邮寄信息并尽快邮寄奖品...

 

六、活动群二维码

 

 

 

 

由于管理员个数限制可以提供CSDN账户ID,管理员进行文章收录

 

中奖结果公示

根据大家同步到社区文章排名(截止到2023.03.10 23:59 ),中奖结果如下:

1、定制双肩包

按照同步文章数量排名top5同步文章数量奖品
weixin_64308540 153定制双肩包
qq_46096136145
weixin_44427181137
weixin_42475060117
qq_2098666395

2、实体书籍

中奖者奖品(邮费自付)
weixin53197693uniapp 入门实战教程
qq_32343577大数据导论

中奖者需要提供中奖信息(CSDN 用户 id)和快递信息,通过微信群给我,或者通过微信联系我:hgmyzhl

 

 

...全文
社区之星活动送书背包&实体书籍
拼手气红包 6.00元
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架构师李肯 2023-03-09
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我要报名 + szullc
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@架构师李肯 已经给你管理员了,记得同步一下
架构师李肯 2023-03-09
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@IT技术分享社区 ok
2301_76868375 2023-03-06
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13786488255
ㄣ知冷煖★ 2023-02-14
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我要报名 weixin_42475060

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@ㄣ知冷煖★ 收到
ㄣ知冷煖★ 2023-02-15
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@IT技术分享社区 没有收录上
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@ㄣ知冷煖★ 已收录 感谢支持
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嵌入式视觉 2023-02-13
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我要报名 qq_20986663

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@嵌入式视觉 等我抽空帮你收录
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@IT技术分享社区 文章已收录
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@嵌入式视觉 中奖了,请尽快联系我提供快递信息
samRsa 2023-02-10
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我要报名 +qq_36286161

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@samRsa 今天给你收录
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@IT技术分享社区 已经收录了
samRsa 2023-02-10
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@IT技术分享社区 感谢大佬
忆凡_ 2023-02-08
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我要报名 JingDuo0909

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@忆凡_ 抽空给你处理
忆凡_ 2023-02-09
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@IT技术分享社区 好的 辛苦
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@IT技术分享社区 已经收录
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SoftwareDevOps 2023-02-07
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我要报名 weixin_44427181

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@SoftwareDevOps 收到
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@IT技术分享社区 已经收录了
念君思宁 2023-02-07
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我要报名 weixin_64308540
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@念君思宁 好的,文字抽空给你收录
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@IT技术分享社区 已经收录了
仅此而已丶 2023-01-31
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我要报名 qq_32343577

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@仅此而已丶 好的
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@IT技术分享社区 已经收录
五度鱼Java 2023-01-31
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我要报名 qq_46096136
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由于管理员个数限制可以提供CSDN账户ID,管理员进行文章收录

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欢迎大家参与

内容概要:本文详细介绍了基于Python实现的POA-BP(鹈鹕优化算法优化反向传播神经网络)多特征分类预测项目。项目旨在通过融合POA和BP神经网络,解决传统BP训练中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,从而提升多特征分类预测的精度和效率。POA算法通过模拟鹈鹕捕食行为,增强了全局搜索能力,提高了模型对高维复杂数据的适应性和鲁棒性。项目涵盖输入数据预处理、POA优化模块、BP神经网络训练模块及预测评估模块,提供了完整的算法实现框架和部分示例代码。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对机器学习和神经网络有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:① 提升多特征分类预测精度,减少误分类率;② 加速神经网络训练过程,缩短训练时间;③ 克服传统BP训练局限,提高模型稳定性和泛化能力;④ 支持多领域实际应用需求,如金融风险评估、医疗诊断、图像识别等。 其他说明:项目背景强调了新型群智能算法与经典神经网络结合的重要性,为智能化多特征分类提供了坚实的技术基础。通过模块化设计,实现了POA与BP的有效融合,确保代码结构清晰且便于维护。此外,项目还提供了详细的代码示例,帮助读者更好地理解和实践POA-BP算法。

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