新星计划2023【SSM框架】学习方向报名入口!

久绊A
新星创作者: 操作系统、云计算技术领域
2023-07-18 14:15:02
加精

前排提醒:这里是新星计划2023【SSM框架】学习方向报名入口,一经报名,不可更换

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一、关于本学习方向导师

  1. 博客昵称:久绊A
  2. 博客主页:个人主页
  3. 个人简介:全栈领域新星创作者,阿里云专家博主,华为云云享专家,51CTO专家博主,Java领域优秀创作者,感谢大家的支持,谢谢!

二、关于本赛道官方微信群

请微信扫码进入专属赛道群,为您提供专属技术指导&运营服务:参与活动的伙伴一定要加群哦

三、关于活动时间&奖品&要求

活动流程:

流程

时间安排

报名&投稿

7.24 - 8.20

学员抽奖

8.20 前

TOP5评选

8.20 前

结果公布

8.20 前

奖励发放

8.20 前

学员奖品:

免费报名奖品:

奖项

奖品

基础奖

  • 电子勋章(潜力新星)
  • 幸运转盘抽奖机会(百分百中奖,具体见【学员要求】说明)
  • 加入导师专属学习社群
  • 新注册用户发布第一篇文章(500字以上)获电子【新秀勋章】

特别奖(各导师赛道综合TOP5)

  • CSDN实力新星实体证书/实体奖牌红色款二选一;
  • CSDN实力新星认证;
  • APP作者推荐关注1天(活动周期2周);
  • APP作者推荐关注3天(活动周期4周);

付费报名(39元)奖品

【付费报名方式】:通过我的专属付费报名链接下单支付新星计划实体纪念奖牌,完成相应的学习创作挑战目标,即可领取奖励,具体见【学员要求】说明

奖励类别

奖励

基础奖

  • 实体奖牌蓝色款;
  • 电子勋章(潜力新星);
  • 幸运转盘抽奖机会(百分百中奖,具体见【学员要求】说明);
  • 加入导师学习社群,学习相关创作及技术,导师负责指导及解答;
  • 新注册用户发布第1篇文章(500字以上)获得电子【新秀勋章】;

特别奖(各导师团队综合TOP5)

  • CSDN实力新星实体证书/实体奖牌红色款二选一;
  • CSDN实力新星认证;
  • APP作者推荐关注1天(活动周期2周);
  • APP作者推荐关注3天(活动周期4周);

转盘抽奖奖品:

奖品

红包6元

CSDN定制日历

红包8元

CSDN定制钥匙扣

红包10元

CSDN定制帆布包

CSDN定制T恤

CSDN定制流沙摆件

注:

1,CSDN将对经过审核后获得抽奖资格的用户进行私信通知,请注意查看消息。

2,中奖红包将直接发放到CSDN账户【钱包】。

实体奖牌展示:

四、学习方向与内容(SSM框架)

SSM是指Spring、SpringMVC和MyBatis的组合,它们是Java开发中常用的框架,用于构建企业级应用程序。如果你想在SSM上进行学习和深入研究,以下是一些学习方向和建议:

1、MyBatis框架:

学习MyBatis的基本概念和核心组件,如SqlSessionFactory、SqlSession和Mapper等。

掌握MyBatis的配置方式,包括XML映射文件和注解两种方式。

学习使用MyBatis进行CRUD操作,了解动态SQL的使用和优化。

深入研究MyBatis的高级特性,如缓存机制、批量操作和插件扩展等。

2、Spring框架:

学习Spring的核心概念,如控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)。

掌握Spring的依赖注入(DI)和Bean管理,了解如何配置和使用Spring容器。

学习Spring的事务管理和持久化支持,包括使用Spring的JDBC和ORM模块。

探索Spring的各种模块,如Spring Security(安全认证和授权)、Spring Data(数据访问)和Spring Boot(快速构建应用)等。

3、SpringMVC框架:

理解SpringMVC的基本原理和工作流程,包括请求的分发、处理器映射和视图解析等。

学习如何使用注解和配置文件进行请求映射、参数绑定和数据验证。

掌握SpringMVC的视图技术,如JSP、Thymeleaf和Freemarker等。

学习处理RESTful API和Ajax请求的方法,以及文件上传和下载的处理方式。

4、整合和实战:

学习如何将Spring、SpringMVC和MyBatis整合起来构建一个完整的Web应用程序。

实践使用SSM框架进行开发,涉及到数据库访问、事务管理、日志记录等方面。

探索一些常用的SSM整合的开发工具和插件,如Maven、Spring Boot和MyBatis Generator等。

学习如何进行性能调优和错误排查,以及安全性和扩展性方面的考虑。

 

五、活动要求

学员要求:

1,博主的CSDN站内粉丝数无要求;

2,导师团队活动期间,成员选择对应导师,在导师报名任务贴下提交个人主页链接报名,即为报名成功。

3,若导师团队活动周期为2周,则学员在活动周期内完成每周不少于2篇,共计不少于4篇博客(符合文章要求)的创作任务,即可获【基础奖】(其中抽奖机会为1次)。

4,若导师团队活动周期为4周,则学员在活动周期内达成【任意2周每周完成2篇博客(符合文章要求,以下同理)】创作任务,可获【基础奖】(其中抽奖机会为1次),若达成【任意3周每周完成2篇博客】创作任务,可获【基础奖】(其中抽奖机会为2次),若达成【4周每周完成2篇博客】创作任务,可获【基础奖】(其中抽奖机会为3次)。

5,各导师在所属团队完成完整任务(在导师团队活动周期内,每周完成2篇博客创作任务)的用户中,根据博文进入热榜的次数、活动期增粉数据、综合博文数据及内容质量指标进行评选,或根据导师自行选定的评选维度进行评选(评选规则公示在导师报名帖),综合得出各团队top5学员可获【特别奖】。

文章要求:

1,文章必须原创公开首发至CSDN,且自发文满3个工作日后,方可发布至其他平台;

2,发布的博文需与报名的学习方向相关,非技术文、VIP、付费专栏文章均不纳入统计;

3,单篇文字字数要求500字以上(不含代码串),且配有图片、视频、代码、流程图为佳;

4,内容专业有深度,可读性高,能引起共鸣、互动等;

5,标题党、正文错别字多、黑稿、通稿、包含违法违规、未被许可的商业推广、外站链接、QQ群/微信公众号等内容不予奖励;

6,内容涉及抄袭、刷量等行为将停止一切奖项发放,并有权收回用户已领取的奖励,并保留追究用户责任的权利。

7,博文质量分需≥20,否则视为无效,质量分查询通道https://www.csdn.net/qc

七、注意事项

1,对参与「新星计划」的博文,官方不会给予流量扶持,需要学员借助导师的指导,凭借自然流量登上热榜;

2,每位学员每周需保证更新不少于2篇的原创文章,如果当周少于2篇文章则失去当周完成任务资格;

3,学员在报名时请务必准确选择【学习方向入口】,方向一经选定不可修改;

4,单月内,学员最多只能在1个导师团队获奖,单月内多次报名不同导师团队且皆获得奖励,则按获得的最高奖励归属团队,并依此发放对应奖品;

5,在活动期间,每位导师需要组织不少于2次的培训,围绕技术学习、文章创作、直播演绎、内容设计、上榜规则解读等进行;

6,活动结束后由各学习方向导师进行评选,将根据博文进入热榜的次数、活动期增粉数据、综合博文数据及内容质量指标进行评选,或根据导师自行选定的评选维度进行评选(评选规则公示在导师报名帖),综合得出各团队top5学员可获【特别奖】。

更多活动详情,点击【新星计划2023】了解~~

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内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文中详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究中的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网中电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文中提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。
内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种基于Python实现的联邦学习框架,旨在解决居民或行业电力负荷预测中用户电表数据隐私泄露的风险。该研究通过构建分布式机器学习模型,使各参与方在不共享原始数据的前提下协同训练全局模型,有效实现了数据“可用不可见”。文中详细阐述了联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、参数加密传输与安全聚合机制,并结合差分隐私等技术进一步增强系统的隐私保护能力。同时,研究利用真实电力负荷数据集进行了实验验证,展示了方法在预测精度与隐私保障之间的良好平衡,并提供了完整的代码实例与复现指南,便于后续研究与应用拓展。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景知识,从事智慧能源、隐私计算或人工智能相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 实现跨区域、跨主体的电力负荷协同预测,打破数据孤岛;② 在确保用户用电数据隐私安全的前提下提升负荷预测准确性;③ 推动联邦学习在智能电网、需求响应、虚拟电厂等场景中的实际部署与应用。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码与网盘资料进行动手实践,重点关注联邦学习的通信轮次设计、模型聚合算法(如FedAvg)的实现细节以及差分隐私噪声添加策略,深入理解其对模型性能与隐私强度的影响,为进一步优化与创新奠定基础。
VDA_Band_19.1_3rd edition_2026 English Inspection of Technical Cleanliness 内容概要:本文档为德国汽车工业协会(VDA)发布的第三版《技术清洁度检验:功能相关汽车部件的颗粒污染检测》(VDA 19.1),系统规范了汽车行业中零部件技术清洁度的检测方法与流程。文件涵盖从取样、提取、过滤到分析的全流程标准化操作,重点更新了干法提取(如 Stamp Test 和刷吸法)、小于50µm颗粒的检测、光学子系统和SEM/EDX标准分析方法,并引入统一材料分类体系以提升结果可比性。同时明确了“标准分析”与“自由检验”的区别,前者用于高兼容性检测,后者允许客户与供应商协商定制参数。文档还强化了对非可测组件的技术清洁保障、测量不确定度评估及方法验证的要求,并提供了多个实际案例支持应用落地。; 适合人群:适用于汽车制造业中从事质量控制、工艺开发、供应商管理及相关检测实验室的技术人员和管理人员,尤其适合具备一定质量管理或洁净度检测基础的专业人员。; 使用场景及目标:①用于制定和执行零部件清洁度检测标准;②指导 incoming/outgoing 检验及生产过程监控;③支持失效分析与质量改进项目;④作为企业内部审核和技术交流的依据; 阅读建议:建议结合VDA 19.2及其他相关标准配套使用,重点关注各章节中的起始参数设定、方法选择逻辑及附录中的检查表示例,在实际操作中同步开展方法验证与人员培训,确保检测结果的有效性和可追溯性。

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