《冲榜分奖金》活动下线公告 及AIGC类回答处理措施

CSDN问答 问答小助手 2023-08-10 14:14:41

一、《冲榜分奖金》活动下线公告

       各位小伙伴们大家好，为了更好的给大家提供服务，冲榜分奖金将在121期活动结束后（2023年8月13日）正式下线该活动，相关活动奖励会在2023年8月31日前发放完毕。

       后续我们将继续努力，为大家带来更好的服务与问答体验，在此衷心地感谢热心交流的用户，正是因为有你们这群乐于助人的伙伴，我们才能够成为一个共同进步学习的社区。

       注：AIGC类内容不参与冲榜分奖金活动。

二、AIGC类回答处理措施

针对目前问答内出现【回答使用AIGC生成内容】的现象，为保证问答板块良性的问答环境，对此类回答做出如下处理：

您可以使用AIGC生成的内容，但如您的回答有使用AIGC生成的内容，请在具体的回答内容前，增加明确的说明：“该回答引用XXX”及结果代码方法已验证可行，来告知用户回答含有AIGC内容且内容可切实解决问题。

自公告发布之日起，若回答中有使用AIGC生成的内容，但在回答内容前未增加相关提示说明，一经发现，将对答主进行封禁处理。

特别说明：使用AIGC生成内容并已在回答中标注声明，从2023年8月10日期起将不再进行封禁处理。具体创作规范详见：https://bbs.csdn.net/topics/603290899

欢迎大家共同监督，共创良好的问答环境。

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2301_81469198 2024-09-11
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解决方案就两个：要么全面禁止AI回答，要么限制爬虫

贺公子之数据科学与艺术 2024-03-06
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没啦

DarrenPig 2024-02-12
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及结果代码方法已验证可行？？？哈哈哈哈哈，认真回答的，结果题主关了，把我当其他AI一样。。。。。。哈哈哈哈哈哈哈哈哈

李亮 2024-02-22
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@DarrenPig
DarrenPig 2024-02-22
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@李亮 摘下墨镜🕶️了🫥
DarrenPig 2024-02-12
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及结果代码方法已验证可行？？？哈哈哈哈哈，认真回答的，结果题主关了，把我当其他AI一样。。。。。。哈哈哈哈哈哈哈哈哈

threenewbee 2024-02-09
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还是那句话，车东是csdn一切乱象的根源，车东不除，csdn不会好。

小袁同学. 2024-02-08
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问答里面的那些GPT回答的内容能不能限制一下，都是一本正经的在那胡说八道，回答的内容也没有人工检测，走了太多的弯路了，追问的话有时候错的更离谱

爱编程的小D 2024-02-29
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@小袁同学. 是的，都是一些不懂还爱玩的人
庭师_ 2024-01-28
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如果我不想被AI回答，不能让我在开启问题的时候直接拒绝所有AI回复？如果AI能回答我的问题，怎么也轮不到上CSDN上来问问题啊

叫兽-郭老师 2024-01-15
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你可以看下，不少用户白嫖，即便采纳了，也会申请退款~

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小测试_CCC 2024-01-15
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@叫兽-郭老师 还可以这样吗，我靠，我正在梳理咱们公司的分润逻辑
小测试_CCC 2024-01-15
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@叫兽-郭老师 每回答一个问题是不是有2块钱的分润
叫兽-郭老师 2024-01-15
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@小测试_CCC 并没有，几毛钱
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qq_41457701 2024-01-11
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为什么要允许AIGC?他会查我就不会么，花了钱提问下边全是拿着GPT来混的有屁用

叫兽-郭老师 2024-01-12
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@qq_41457701 你花了钱是给csdn的，又不是给其他用户的，别人怎么回答是别人的事，你不想要不看就是了，毕竟平台不是你的，你没办法要求别人。而且15块，不要把自己当成大爷。不少拿着悬赏来白嫖的垃圾用户。拿完答案直接跑。
qq_41457701 2024-01-15
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@叫兽-郭老师 答案采纳了钱不给用户？
qq_41457701 2024-01-15
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@叫兽-郭老师 看我之前的提问，只要问题解决了，哪一次我没有采纳？什么时候白嫖了
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爱编程的小D 2023-09-04
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这个是知道了，但官方，以后能不能少一点CSDN-ADA的回答呀，人家要真人回答，你在这回答，简直是串台了，人家自己不会拿CHAT-GPT差压，嗯？！

threenewbee 2023-08-14
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活动结束了，下面就是集中精力和csdn打固安司了。

「已注销」 2023-08-14
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@threenewbee 快去给py-mast点赞噻，别人又回答了
Marst·Zhang 2023-08-14
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活动下线了，以后回答动力没那么足了。争取保持每天回答一个问题.

threenewbee 2023-08-14
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@Marst·Zhang 没事儿，放开GPT刷题了，刷子正在快马加鞭赶来。
threenewbee 2023-08-10
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注：AIGC类内容不参与冲榜分奖金活动。这不是废话么，《冲榜分奖金》活动都下线了。

叫兽-郭老师 2023-08-10
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没了奖金，以后问答回复的人又会减少，至少很多GPT用户不在回答了。
剩余的忠诚用户回答，还经常被题主无视。情况不容乐观~~~~~
还有，我觉得把csdn可以招聘一些问答专家，给与一定报酬，然后每天要求回复多少问题（采不采纳不算）。保持活跃度和问答专区。
另外希望不要搞针对哦~~这么大的公司应该心平气和点哦。

threenewbee 2023-08-10
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@叫兽-郭老师 车东就是针对我。但是我也不怕他，他浙江大学，我是江苏小学，我也不比他差。
CSDN问答 问答小助手 2023-08-11
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@叫兽-郭老师 好的，感谢您的建议~期待大家一起进步
threenewbee 2023-08-11
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@CSDN问答 csdn能够做到遵守法律了，懂得诚信经营了，把恶意耍赖的奖金奖品兑换了，把污蔑我违规的公告撤下了，那就算进步了。否则就是扯。
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threenewbee 2023-08-10
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下线不具备追溯力，之前恶意耍赖的奖金礼品，csdn还是得足额兑现。

前端-海鸟 2023-08-14
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@threenewbee 寒心
threenewbee 2023-08-14
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@前端-海鸟 我已经起`诉，回头开`庭直播欢迎参加。
「已注销」 2023-08-14
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@threenewbee 两个月之前你也这样说，两个月之后你还这样说。到底啥时候开始啊？
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【CPO三维路径规划】豪猪算法CPO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了基于豪猪优化算法（CPO）的多无人机协同集群在三维空间中的避障路径规划问题，聚焦于实现以最低成本为目标的航迹优化，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁规避及转弯角度等多个关键因素。通过构建精细化的三维环境模型与多无人机协同机制，采用Matlab平台实现CPO算法的仿真与验证，充分展示了该算法在复杂动态障碍环境下的高效搜索能力与全局优化性能。研究不仅涵盖了路径规划的数学建模与目标函数设计，还深入探讨了算法的收敛特性与鲁棒性，为智能群体系统在实际场景中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法背景，从事无人机系统控制、智能路径规划、群体协同、人工智能与自动化等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同执行侦察、灾害监测、应急救援、区域巡检等复杂任务中的自主路径规划；②为智能优化算法在三维动态环境下的路径决策问题提供可复现的技术范例；③支持研究人员对CPO算法与其他主流群智能算法（如PSO、GWO、WOA等）进行性能对比与改进研究，推动路径规划技术的发展。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解目标函数的多维度建模方式与CPO算法的迭代优化流程，可通过调整环境参数与约束条件进行仿真实验，对比不同算法在相同场景下的路径质量与收敛速度，从而深入掌握其优势与适用边界。
电动汽车参与运行备用的能力评估及其仿真分析（Matlab代码实现）
内容概要：本文围绕电动汽车参与电力系统运行备用的能力评估展开深入研究，利用Matlab代码实现对电动汽车集群提供运行备用服务的建模与仿真分析。研究重点在于量化电动汽车作为分布式灵活资源参与电网辅助服务的潜力，通过构建精细化的数学模型，分析其可调功率容量、响应速度、时空分布特性及聚合能力，并采用多面体聚合、内近似模型与闵可夫斯基和等先进方法精确刻画其可调度能力边界。研究进一步结合大规模电动汽车接入场景，探讨其在多时间尺度调度框架下参与调峰、调频等辅助服务的优化策略，评估其对提升高比例可再生能源电网灵活性与稳定性的贡献，最终通过仿真验证所提模型与方法的有效性与实用性。; 适合人群：具备电力系统分析、智能电网、新能源汽车或优化调度等相关专业背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事科研、工程应用的高校研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标：①精确评估大规模电动汽车集群在不同约束条件下可提供的运行备用容量；②研究电动汽车在日前、日内及实时调度中的动态响应能力与优化调度策略；③为高渗透率新能源电力系统提供基于移动储能的灵活性资源解决方案，支撑电网安全经济运行。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与技术文档同步学习，重点关注多面体聚合建模、能力边界计算及优化调度算法的设计与实现，可进一步拓展至V2G（车辆到电网）、需求响应等互动场景进行二次开发与应用验证。
中国城市房地产政策汇总数据（1957-2024.7）
房地产政策是政府为了引导和调控房地产市场，确保其健康稳定发展而制定的一系列法律法规和行政措施。包括政策类型、政策内容、限价、限购、土地供应、人才政策等，旨在平衡供需、稳定房价、保护消费者权益、促进资源合理配置及维护市场秩序 本次分享的房地产政策汇总数据，包括1957年以来各个城市出台的房地产政策，希望对房地产相关的研究有所帮助 一、数据介绍 数据名称：中国城市房地产政策汇总数据 数据范围：全国及各城市 数据年份：1957-2024.7 数据说明：不同年份的资料有所差别 二、主要指标 政策类型 政策标题 发文机构 政策所属地区 颁布时间 发文字号 实施日期 效力级别 成文日期 网址 城市名称 时间 标题 政策内容 分类 文件 主要内容 限购 限价 限售 限贷 土地供应 人才政策
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打开链接下载源码： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 OpenCV（开源计算机视觉库）中的DNN（Deep Neural Network）模块是一种功能强大的工具，其目的是用于深度学习模型的操作。该模块使得开发人员能够在OpenCV环境中直接运用已经训练好的深度学习网络，以执行图像识别、目标检测、图像分割等多种功能。DNN模块能够兼容多种深度学习框架的模型，包括TensorFlow、Caffe、ONNX等。 一、DNN模块概述 OpenCV的DNN模块是为了简化深度学习模型的集成过程而专门设计的，它允许开发人员加载预先训练好的神经网络模型，并在图像数据上执行前向传播操作。借助这个模块，用户可以选用GPU或者CPU来提升计算效率，从而构建出高效的应用程序。 二、目标检测案例 在OpenCV的DNN模块中，目标检测是一个常见的应用情形。例如，可以选用SSD（Single Shot Multibox Detector）、YOLO（You Only Look Once）或者 Faster R-CNN 等模型进行实时的目标检测。这些模型能够识别并定位图像中的多个对象，并返回每个对象的类别和边界框坐标。 三、模型转换：PB到PBTXT 在OpenCV中运用TensorFlow模型时，通常需要处理的是`.pb`格式的模型文件，这是TensorFlow的二进制模型文件格式。然而，为了能够读取模型的结构信息，我们需要`.pbtxt`格式的文本文件。转换过程涉及解析`.pb`文件并将其结构信息导出为`.pbtxt`格式，这样做可以让人清晰地了解网络层和参数的配置。在OpenCV中，可以使用`tf.train.write_graph()`函数将.pb...
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