CSDN周赛第41期:赢《动手学深度学习(PyTorch版)》和定制周边

CSDN学习
CSDN学习官方账号
2023-03-27 09:59:17

本场竞赛由「人民邮电出版社 & CSDN」联合主办,「卷积传媒」协办。

一、报名方式

第41期周赛报名地址,3月29日 19点开考(周三):https://edu.csdn.net/contest/detail/54

第42期周赛也在报名中,4月2日 9点开考(周日):https://edu.csdn.net/contest/detail/56

第43期周赛也在报名中,4月5日 19点开考(周三):https://edu.csdn.net/contest/detail/57

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

本次比赛报名分为【免费报名】和【付费报名】两种参与方式,两种参与方式可以获得相应的完赛(即参加考试)奖励,两种报名方式均有参与排名获得竞赛奖励的资格。

二、竞赛内容

满分100分,4道非编程题,2道编程题,编程题可使用Java、C、C++、C#、Python、JavaScript、lua、go等编程语言。

本期竞赛考点内容均来自书籍《计算之魂》 ,该书为文津图书奖得主、《浪潮之巅》作者吴军博士新作,系统地讲解了计算机科学的精髓,不仅有助于了解计算机科学,更有助于了解 IT 产业的技术特点、培养一些特殊的思维方式、掌握信息时代特殊的做事方法。欢迎来【计算之魂社区】讨论:https://bbs.csdn.net/forums/eocomp

书籍自购地址:https://item.jd.com/13515688.html

三、比赛时间及地址

考试进入时间:3月29日 (周三)19:00—21:00

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

四、竞赛奖励

【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

【奖品介绍】

《动手学深度学习(PyTorch版)》 是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,同时覆盖深度学习的方法和实践,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。

书籍自购地址:https://item.jd.com/13628339.html

五、竞赛规则

1、比赛遇到的bug请到🔗CSDN线上竞赛第41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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SoftwareTeacher 2023-03-28
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5.00元

参加比赛

内容概要:本文围绕基于混沌系统与DNA编码的彩色图像加密解密体系展开研究,提出了一种多层级、高复杂度的复合加密方法。该方法深度融合混沌系统的伪随机遍历特性与DNA编码的高维并行处理能力,对彩色图像RGB三通道像素信息实施双重混淆与扩散操作,显著增强了加密算法的安全性与抗攻击能力。研究系统性地构建了完整的加密-解密流程,并重点针对实际传输环境中常见的高斯噪声、椒盐噪声及多种裁剪攻击(包括小面积、中面积、边缘与中心区域裁剪)进行了详尽的鲁棒性测试。实验结果表明,该算法不仅具备极高的密钥敏感性与安全性,而且在遭受不同程度噪声干扰或局部数据丢失后,仍能有效恢复出具有清晰结构与可用信息的解密图像,展现出卓越的容错性与实用性。; 适合人群:具备一定图像处理、信息安全或密码学基础知识的科研人员、研究生及从事多媒体安全传输开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于军事通信、医疗影像保护、数字版权管理等对安全性要求极高的图像传输与存储场景;②为新型图像加密算法的设计提供创新思路,并为算法的抗干扰性能评估建立系统化测试体系,推动复合加密技术向工程化、实用化发展。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现,复现文中所述的加密流程与抗干扰测试,深入理解混沌序列生成、DNA编码规则映射、像素扩散机制等关键步骤,并可通过调整参数或引入新的攻击类型来进一步拓展算法的性能分析。

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