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
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍如何通过前端监控与浏览器自动化测试技术,构建7×24小时无人值守的OJ(在线判题)系统监控机器人,应用于计算机竞赛场景。核心包括使用Playwright实现多层级自动化测试(冒烟、回归、压测),结合Synthetics监控、Web Vital体验红线、K8s边缘节点部署及Prometheus/Grafana监控体系,实现从全球节点模拟真实选手操作、实时采集性能指标到自动告警与可视化分析的闭环。代码层面展示了Docker镜像构建、自动化脚本注入性能监听、推送指标至Pushgateway及K8s定时任务编排的完整流程。; 适合人群:具备前端开发、自动化测试或运维监控经验,熟悉Node.js、Kubernetes和Prometheus的技术人员,适用于教育机构、竞赛平台或企业级OJ系统的研发与运维团队; 使用场景及目标:①赛前大规模健康检查并生成健康度雷达图;②商业赛事中保障SLA服务等级;③赛后通过流量回放定位系统瓶颈;④实现告警降噪与根因快速定位; 阅读建议:建议结合文中提供的Dockerfile、Playwright脚本与K8s配置进行实践部署,重点关注Web Vital指标采集逻辑、多环境隔离策略及Grafana看板联动,深入理解“测试即代码、监控即服务”的云原生竞赛运维新模式。

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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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