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请问大家CSDN是怎么算等级的呀? 从一个三角板到二个三角板要怎么着了???什么分数才能积累升级呀?
beenet
2005-03-11 01:08:03
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请问大家CSDN是怎么算等级的呀? 从一个三角板到二个三角板要怎么着了???什么分数才能积累升级呀?
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java_jing
2005-03-11
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我才一个三角,是一级用户,路漫漫啊!!!!!!!!
hotenM
2005-03-11
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现在的三星是怎么评的?不是说按积分来的吗?
小兽
2005-03-11
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网络咖啡
2005-03-11
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社区制度
一、按照大类社区计算专家分、信誉分、等级制度
用户在csdn社区所得的专家分不再合并到一起计算,而是分开计算,具体的细则请看:社区归属说明页
初步拆分为以下几个大版块:Web 开发、软件工程/管理、企业开发、专题、设计、Linux/Unix开发、硬件/嵌入开发、系统/网络管理、硬件使用、软件使用/操作系统、IT认证/考试、扩充话题、社区支持、产品/厂家、VC/MFC、VB、.NET技术、Delphi、Java、C++ Builder、C/C++、其他开发语言、MS-SQL Server、PowerBuilder、其他数据库开发;
相应的,社区多了很多新的具体规则(具体看社区使用帮助),下面罗列几个跟以前不一样的地方:
大类版主可以在该大类版块直接封某个帐号,则该帐号被禁止在该大类版块下发言,但在其他大类版块仍可以发言
用户在不同的版块具有不同的用户等级,这就是说,会出现VC/MFC 版块你可能是两星用户,可以发200分的贴子,但delphi版块你只是个一级用户,只能最大发100分的贴子。
二、会员等级制度:
会员等级计算沿用上个版本的算法,不过,中级会员的用户等级在各个版块都将根据他在不同版块的专家分不同,而等级不同。高级会员在各个版块的等级都将一样,作为对高级会员的奖励。
1、该版得分小于等于1000分的都算初级用户
1.1、一级用户 该版得分小于等于100分
1.2、二级用户 该版得分小于等于500分,大于100分
1.3、三级用户 该版得分小于等于1000分,大于500分
2、该版得分大于1000分的算中级用户
2.1、四级用户 该版得分小于等于2000分,大于1000分
2.2、五级用户 该版得分小于等于5000分,大于2000分
2.3、一星用户 该版得分小于等于10000分,大于5000分
2.4、二星用户 该版得分大于10000分
3、被授予一定称号的会员算是高级用户
3.1、三星会员:在技术总榜前10名上榜一周以上 或其他各类专家(网友专栏、MS全球技术支持、 CSDN技术编辑)
3.2、四星会员:在技术总榜前3名上榜一周以上或者有突出贡献、热心网友
3.3、五星会员:
a.在技术总榜第一名上榜一周以上或者有突出贡献、热心网友
b.在技术总榜前3名上榜保持三个月以上或者有突出贡献、热心网友
3.4、名家专栏
3.5、csdn管理员
需要特别指出的是:这个版本的社区,取消了对扩充话题贴子不可以得分的限制,这样就会出现扩充话题类的二星级用户。
三、信誉分制度
每个用户的信誉分分为两大部分:1、他在各个大类社区的信誉分;2、他在csdn的总信誉分;
大类版块内封杀用户,同时扣除该用户在csdn的总信誉分30分;被csdn管理员封杀的用户,在所有版块都将被封杀;除了封杀用户行为,其他涉及到信誉分变化的,都将同步对用户在该大类社区和用户在csdn的总信誉分操作。
四、得分制度
各个分社区都可以得分,只不过得分所归属的大类社区可能不一样,具体的得分归入哪个大类社区请看:社区归属说明页
五、斑竹管理社区暂行制度
请大家务必看看:斑竹管理社区暂行制度
第三讲 MMPose代码教程
该项目基于MMDetection和MMPose框架,利用RTMPose模型进行
三角板
目标检测和关键点检测。通过
三角板
关键点检测数据集,完成模型训练并进行权重精简转换。文章还提到了关键点等间距排布的现象,暗示了RTMPose模型的潜在特性。
三角板
棋盘覆盖问题及棋盘覆盖着色效果
本文介绍了
一个
使用分治策略解决的棋盘覆盖问题,并提供了
一个
基于OpenGL的实现方案。该方案通过递归地放置L型骨牌来覆盖带有缺失单元的棋盘。
一个
程序员的音响
一位程序员分享了他如何利用业余时间,通过挑选合适的材料并结合智能设备,手工制作了一款适合桌面使用的木质低音炮智能音响的过程。
懒人福音!用万物识别镜像快速搭建中文图片识别应用
本文介绍基于阿里开源的「万物识别-中文-通用领域」Docker镜像,实现零配置、5分钟内本地部署中文图片识别服务的方法。涵盖启动服务、自定义图片识别、阈值过滤、类别聚焦与批量处理等关键技术点,并针对小显存设备提供性能优化方案,适用于药品识别、家居物品识别等真实中文场景。
ResNet18课堂教具识别:教师友好型AI,3步出结果
基于ResNet18的课堂教具识别系统,帮助教师通过拍照快速识别尺子、圆规等教学用品。无需编程基础,3步完成部署与使用,识别准确率超90%。支持反馈纠错和新增教具类别,适用于课前检查、课后清点及教学互动场景。
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