新星计划2023【人工智能:机器学习/NLP】 TOP5公示!!

汀个人社区
领域专家: 人工智能技术领域
2023-05-08 14:30:53

1.新星计划2023【人工智能:机器学习/NLP】 TOP5公示!!

 

 

 官方提供12名入围选手,其中7名符合创作方向,同时部分同学提交主页有误导致未能获取信息。

计分规则:参考新星计划2023【人工智能:机器学习/NLP】,学习方向报名入口!

top5:为高亮同学,恭喜大家!

各团队top5学员可获【特别奖】--官方提供

 

2.TOP5评选规则

1. 根据有效博客(质量分>=80,无灌水内容)创作量及热榜次数评选,权重30%。

2. 根据项目实战完成度进行评选,70%以上完成度参与评选,权重30%。

3.根据日常布置学习完成任务情况进行评选,导师打分,权重40%。

4.完成相应博客发文后,同步发送到社区-新星计划专栏下,便于后续总评。

 

结合实际情况进行评分微调:总分=平均质量分/100*文章总数*0.5+导师赋分/100*0.5

为了方便量化简要说明:

  • 平均质量分/100*文章总数*0.5--对应1、2两点,权重进行调整。
  • 0.5+导师赋分/100*0.5 对应3、4点,到时赋分上限100分

可以发现部分同学文章数量很多,但实际内容质量还欠佳,所以评分参考质量分数进行调整

 

 

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汀个人社区 2023-05-08
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  • 第一点原则:写自己喜欢的领域,不要为了流量而创作,保持初心,耕耘纵向深度!

  • 第二个原则:注重积累,把文章深度提上去并且产出一点项目,而不是口水文。“一方面是根据你平时阅读爱好的一个积累,一方面是根据你自己生活的一个积累。”

椒椒。 2023-05-08
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最近太忙了,呜呜呜,只能说继续努力了
汀个人社区 2023-05-08
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@椒椒。 一起进步,不忘自己初心即可
牛大了202X 2023-05-08
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感谢汀总和平台提供的学习机会,以后继续努力

汀个人社区 2023-05-08
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@牛大了202X 一起进步,要学的东西可太多啦
高山莫衣 2023-05-08
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呜呜呜呜呜,可算是上了一次top5

汀个人社区 2023-05-08
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@高山莫衣 坚持自我就可以超过很多人了
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/589796089f72 C++课程设计任务列表,涵盖以下内容:1、识别并显示10至99范围内,各位数乘积超过各位数和的数值,例如数字12不满足条件,因为1乘以2小于1加2,故不输出;而数字27满足条件,因为2乘以7大于2加7,因此需要输出该数。2、开发一个功能,用于从用户输入的任意数量实数中找出最大值与最小值:首先要求用户输入一个正整数n,代表数值的个数,随后用户可输入任意n个实数,程序需找出这n个数中的最大值和最小值并将它们展示出来。3、实现两个已排序数组的合并操作:设有数组A和B,且假设这两个数组的元素均已按照降序排列。编写程序将A和B合并成一个新的数组C,并确保C中的元素同样保持降序排列。int A[10]={123, 86,80, 49,33,15,7,0,-1,-3};int B[10]={100,64,51,50,27,19,15,12,5,2};4、设计一个函数,用于计算特定分数序列前n项的总和,该序列为1/2,1/3,1/4,1/5,1/6,1/7,...。要求在主程序中提示用户输入一个整数n,并验证输入的合法性(n需大于1方为有效),若输入合法,则调用求和函数并显示计算结果。5、编写一个程序,计算两个用户输入日期之间的天数差:用户需以year1,month1,day1和year2,month2,day2的格式输入两个日期,程序随后计算这两个日期之间的天数间隔,并将结果输出到屏幕上。要求编制具有如下原型的函数difs2Date:long GetDayDifference(int y1,int m1,int d1,int y2,int m2,int d2);并在主函数中调用此函数,将计...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/ee8627e4e6d7 ABAP调试器是一种功能强大的工具,可用于在执行期间对ABAP代码进行检验。除了常规的核心功能(例如逐行运行代码以及检验变量、字段符号和引用的值)之外,它还提供了一些辅助性的特性,能够简化并压缩调试会话的时长。并非所有使用者都熟悉这些辅助特性。SAP ABAP调试器是处理和优化ABAP代码开发与维护工作的核心资源,它配备了多样的功能来协助开发人员在运行状态下进行检验和排除故障。此资源着重阐述了ABAP调试器的一些高级特性,涵盖了深入分析调用堆栈、系统级调试、更新会话调试以及提升调试效率的方法。 1. **深入分析调用堆栈**:除了常规的应用程序调试,开发人员有时需要对调用堆栈的内部层级进行深入调试,特别是在错误出现在异步执行的更新处理或系统级程序时。通过启用**系统级调试**,可以访问通常不公开的系统代码,但这也会导致调用堆栈的显著增加,因此需要审慎操作。 2. **系统级调试**:对于不含业务逻辑的系统级程序,开发人员通常无需进行调试。然而,在特定情形下,例如进行错误追踪时,可能需要进入系统代码。借助调试器的“系统调试启用/禁用”选项,可以赋予对系统程序的调试权限。 3. **更新会话调试**:在处理异步更新任务,例如持久化业务数据时,错误可能发生在更新任务内部。激活**更新会话调试**,在更新任务完成后,调试器将自动启动,展示执行路径。比如,在变更成本中心后,通过输入调试指令 "/h" 启动调试,保存后能够看到更新过程中的错误。 4. **分析调用堆栈**:在进行深入调试时,调用堆栈是至关重要的。通过分析调用堆栈,能够定位到引发问题的具体位置,如在VB_V2_NORMAL...

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本人最近打算整合ML、DRL、NLP等相关领域的体系化项目课程,方便入门同学快速掌握相关知识。声明:部分项目为网络经典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)。

  • 对于机器学习这块规划为:基础入门机器学习算法--->简单项目实战--->数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习,快速实战。
  • 对于深度强化学习这块规划为:基础单智能算法教学(gym环境为主)---->主流多智能算法教学(gym环境为主)---->单智能多智能题实战(论文复现偏业务如:无人机优化调度、电力资源调度等项目应用)
  • 自然语言处理相关规划:除了单点算法技术外,主要围绕知识图谱构建进行:信息抽取相关技术(含智能标注)--->知识融合---->知识推理---->图谱应用

上述对于你掌握后的期许:

  1. 对于ML,希望你后续可以乱杀数学建模相关比赛(参加就获奖保底,top还是难的需要钻研)
  2. 可以实际解决现实中一些优化调度问题,而非停留在gym环境下的一些游戏demo玩玩。(更深层次可能需要自己钻研了,难度还是很大的)
  3. 掌握可知识图谱全流程构建其中各个重要环节算法,包含图数据库相关知识。

这三块领域耦合情况比较大,后续会通过比如:搜索推荐系统整个项目进行耦合,各项算法都会耦合在其中。举例:知识图谱就会用到(图算法、NLP、ML相关算法),搜索推荐系统(除了该领域召回粗排精排重排混排等算法外,还有强化学习、知识图谱等耦合在其中)。饼画的有点大,后面慢慢实现。

 

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