PowerBuilder 2005-04专家榜

hygougou 2005-05-10 08:06:03
PowerBuilder 2005-04专家榜
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名次 社区昵称 专家分 个人描述


1 lzheng2001 2909 天天进步
2 li_d_s 2870 这年头,想钱都想疯了!
3 hygougou 2432 生命总有终点,时间尚有轮回! 惟有至此不渝而后生
4 balloonman 2002 2244 http://blog.csdn.net/balloonman2002
5 j9dai 1392 改变不能接受的 接受不能改变的
6 hornbilltofy 1266
7 herrick 1089 会挽雕弓如满月,西北望,射天狼
8 princelily 1008 珍惜现在你所拥有的一切!
9 lzp_lrp 882 无可奈何花落去,似曾相似燕归来。
10 nimittz 839 呵呵
11 xyqiqi 729 大家共同进步
12 wangxichen 586 在平淡内创造激情 在琐事里寻找快乐在艰苦
中磨炼斗志 在困难下保持自信
13 mb459 501
14 he1106 492 子曰:学而时习之,不亦烦乎!!!
15 cuixuf 415 如果给我太阳我宁愿要月亮
16 sywen 298 活着是为了什么......
17 aichangfeng 284 天生我材必有用
18 hexf_hn 223
19 xiao_bai 196 取其精华,为我所用
20 Supernpc 146 郁如果有一天我们再见面,时间会不会倒退一点
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革命还未成功,XDJM仍需努力!
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aichangfeng 2005-05-16
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sywen兄,我們倆也上啦,呵呵
fengyepiaoling 2005-05-16
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再次仰慕一下高手们的风采
linger_liang 2005-05-14
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debye(德拜):不告诉你!!!!
嘿嘿!!!
sywen 2005-05-14
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哈哈,居然有我的名字,這都是什麽時候的?
debye 2005-05-14
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在进来仰慕一下高手。。。。顺便鄙视一下自己!!

-_-n
再鄙视一下某人,自从那什么什么以后,就懒惰了!!!!
强烈滴谴责!!!!
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谴责谁啊
fengyepiaoling 2005-05-14
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恩,都是高手
malingfeng 2005-05-13
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仰望一下专家
mnsiii 2005-05-13
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我来的少了,不知道还有没有人记得我了
njuptzhb 2005-05-11
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知错就改还是好同志.^_^
spring_cj 2005-05-11
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潜水归来
吹雪风 2005-05-11
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像我这样的潜水员也可以上榜,看来CSDN中PB气氛不高呀!
linger_liang 2005-05-11
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汗哦,我已经不指望上榜了,我就上过2个月的榜,第三个月就不行了。最近一段时间是1分都没得过。汗!!这就是转语言的后果。。。。
li_d_s 2005-05-11
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怎么才第20位就只有一百多分了啊?昏哦
lzheng2001 2005-05-11
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pb版问题不多,想赚分不易呀. 当然学习还是主要目的
linger_liang 2005-05-11
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在进来仰慕一下高手。。。。顺便鄙视一下自己!!

-_-n
再鄙视一下某人,自从那什么什么以后,就懒惰了!!!!
强烈滴谴责!!!!
j9dai 2005-05-11
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应该每个月都有的,只是没贴出来
别的版块好像比较活跃
排第一的一般都有4000多分
大家加油啊
不要让PB冷清下去
herrick 2005-05-11
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嘿嘿,我排在第七啊,
看来我可以改名字了,
谢谢大家给分,
但不敢称砖家,只想做赏金猎人,^_^
qltouming 2005-05-11
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唉,我在的时候怎么不评啊~郁闷
j9dai 2005-05-11
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有俺的名字 :) 我得意的笑
不过我的这个“专家”有点名不副实,呵~`

BTW:哪里看的这个排名表啊
freegoodboy 2005-05-11
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【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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