CSDN周赛第31期:赢图书《打胜仗系列套装》和特种兵课程

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2023-02-20 10:32:03

一、报名地址

第31期周赛报名地址,2月22日 19点开考(周三):https://edu.csdn.net/contest/detail/45

第32期周赛也在报名中,2月26日 9点开考(周日):https://edu.csdn.net/contest/detail/46

第33期周赛也在报名中,3月1日 19点开考(周三):https://edu.csdn.net/contest/detail/47

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「湛庐文化& CSDN 」联合主办。

《打胜仗系列套装》(3册)由《打胜仗的思想》《打胜仗的团队》《打胜仗的策略》组成,“打胜仗系列”是关于新技术时代的领导力原则和组织变革的一套新观念丛书,也是关于在变化与动荡的时代个人与组织如何赢得成功的一套操作指南。点击了解更多详情。

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【实物奖励】

【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)
  • 3. CSDN用户专属购买折扣福利 :

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《谭国瑞·如何像特种兵一样思考》课程:🔗请先点击领取CSDN专属7折优惠券 ,购买地址:🔗CSDN用户专属7折,点击购买

三、考试时间及地址

考试进入时间:2月22日 (周三)19:00—21:00

考试地址:考试日21:00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线上竞赛第31期参赛BUG反馈 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,严重者将封停账号等处理,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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内容概要:本文围绕“基于周期增强时序预测与帕累托多目标优化的建筑群储能鲁棒调度策略”开展研究,提出了一种融合高精度预测与多目标优化的综合调度方法。首先,采用周期增强的时序预测技术对建筑群的电力负荷与可再生能源出力进行精准建模,充分挖掘数据的周期性特征以提升预测准确性;其次,构建基于帕累托前沿的多目标优化模型,综合考虑经济成本最低、碳排放最小化以及系统运行鲁棒性等多重目标;最后,引入鲁棒优化机制应对预测不确定性,增强调度方案在复杂动态环境下的适应能力与稳定性。研究通过Python编程实现了完整的算法流程,涵盖数据预处理、模型构建、优化求解与结果分析,适用于建筑群或园区级综合能源系统的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、优化算法理论及Python编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、智能电网、储能调度与低碳运行等领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于园区级或多建筑群能源系统,实现经济性与低碳化协同优化调度;②解决可再生能源波动性和负荷不确定性带来的调度风险,提升系统鲁棒性;③为相关科研提供一套可复现、可扩展的周期性预测与多目标鲁棒优化集成技术框架; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码进行实践操作,重点理解周期增强预测模块的设计逻辑与帕累托最优解集的求解过程,可通过更换实际数据集、调整权重策略或引入新约束条件进行拓展研究,从而深化对鲁棒调度机制与多目标权衡关系的理解与应用能力。

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