周赛第67期:赢《详解Spring Boot――从入门到企业级开发实战》和定制周边

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CSDN学习官方账号
2023-07-24 16:29:04

一、报名方式

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。

免费报名流程:点击页面的报名按钮即可,完赛可获得电子版竞赛达人勋章(可升级)

付费报名流程:打开下方商品链接--商城下单支付--点击页面的报名按钮。规定时间内参加考试,完赛后可获得 实体版+电子版【大学生学习挑战赛勋章】 +电子版竞赛达人勋章(可升级),名额有限,先到先得。

商品链接:https://mall.csdn.net/item/106401

 

二、竞赛内容

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

本期竞赛由CSDN与🔗禅与计算机程序设计艺术 联合举办出题,欢迎大家联系官方/博主沟通交流。

该博主著有《ClickHouse入门、实战与进阶》 该书为资深大数据专家与架构师多年实践经验总结,系统地从基础知识、实现原理、项目实战、扩展应用这4个维度全面展开,结合大量实践案例帮助读者快速上手实践。

书籍自购地址:https://item.jd.com/10077635610807.html

三、考试时间及地址

考试进入时间:7月30日 (周日)9:00—11:00

考试地址:考试日9:00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
  • 2. 参与考试 的参赛者可获得竞赛达人勋章(可升级)
  •  

四、竞赛规则

1、比赛遇到的bug请到🔗CSDN线上竞赛第67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,一经发现将取消比赛资格或封停账号等处理,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,CSDN周赛其他相关问题可扫码添加客服或点击链接加入竞赛专区咨询。

 

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内容概要:本文针对区域综合能源系统(RIES)的多目标优化调度问题,提出了一种基于NSGA-II多目标进化算法并计及电-热-气综合需求响应(IDR)的优化模型。研究构建了一个涵盖电力、热力与天然气等多种能源形式的RIES集成模型,旨在协同优化“系统运行成本最小化”与“用户用能满意度最大化”这两个相互冲突的目标。通过在Matlab环境中实现NSGA-II算法,成功求解出一组代表最优权衡关系的帕累托前沿解集,为决策者提供了多样化的调度方案选择。文中深入探讨了电-热-气综合需求响应的精细化数学建模方法,并将其作为一种关键的柔性调节资源融入优化框架,有效实现了负荷侧的削峰填谷,提升了能源的整体利用效率与系统运行的经济性。研究通过详实的仿真算例验证了所提模型与算法的有效性和优越性,结果表明,引入综合需求响应机制能够显著降低系统综合运行成本,同时有效改善用户的用能体验。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与优化工作的工程师。; 使用场景及目标:① 学习和复现基于NSGA-II的多目标优化在综合能源系统中的应用;② 研究电-热-气综合需求响应的建模方法及其在系统调度中的作用;③ 获取可用于科研和教学的Matlab代码实例。; 阅读建议:此资源提供了完整的Matlab代码实现,读者应结合文档内容,重点理解综合需求响应的建模逻辑、多目标优化问题的构建以及NSGA-II算法的具体实现步骤,并通过运行和调试代码加深对区域综合能源系统优化调度核心思想的理解。
内容概要:本文围绕分布式光伏储能系统的优化配置方法展开研究,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过Matlab代码实现对光伏与储能系统的协同优化配置。研究综合考虑了分布式电源、储能设备以及多渗透率电动汽车接入对配电网的影响,构建了一个涵盖技术、经济与运行约束的多目标优化模型。该模型以提升新能源消纳能力、增强配电网承载能力、降低系统运行成本为核心目标,采用粒子群优化算法(PSO)等智能优化算法进行求解,并通过典型算例仿真验证了所提方法的有效性与实用性。文中不仅提供了完整的Matlab代码实现路径,还系统阐述了模型构建逻辑、算法设计流程及结果分析方法,为相关领域的科研与工程实践提供了可复现的技术参考。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事新能源、储能系统、智能电网、电动汽车等领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于分布式光伏与储能系统的规划与设计阶段,实现容量与位置的协同优化配置;②评估高渗透率电动汽车接入对配电网承载能力的影响,并制定相应的优化对策;③提升配电网对可再生能源的接纳能力与运行经济性,支撑新型电力系统的建设与发展。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解优化模型的构建逻辑、求解算法的实现细节以及仿真结果的分析过程,并尝试在不同参数设置和场景条件下进行仿真实验,以增强对系统运行特性的认知与调控能力。

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