为什么我的信誉分变化记录没有,不明不白被扣分了??????????

老板卤两个蛋蛋 2005-09-11 07:15:30

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balloonman2002 2005-09-12

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http://community.csdn.net/Expert/TopicView1.asp?id=4239895

WorldMobile 2005-09-12

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CSDN发来的信息

这次信誉分被扣是由于被强制揭帖所致。CSDN已经在2周前发了公告要求用户自行揭帖。强制揭帖所扣信誉分不会被记录到信誉分变化记录中。
这次强制揭帖是对2004年7月到2005年6月之间的未结非0分帖子进行了强制揭帖。每一个被强制揭帖的帖子，帖主扣除总信誉分1分，及对应帖子所在大版信誉分1分。

由于我们工作的失误，强制揭帖中出现了一个逻辑错误：
2004年7月到2005年6月之间的被删除的非0分帖子也会被强制揭帖，贴主也会被扣除信誉分。这造成一些用户信誉分被多扣，我们深表歉意。
CSDN 正在使用备份数据库恢复这部分被多扣除的信誉分，预计会比较费时。这部分被额外多扣除的信誉分CSDN将近期给与恢复。
其他按照CSDN强制揭帖制度被扣除的信誉分将不给与恢复。

我们工作的失误请大家原谅。若今后出现散播虚假消息，攻击他人的行为，干扰社区秩序者，将给予严惩。

wscft 2005-09-12

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我也没有干啥事清啊，怎么信誉分又少了两分啊！呜呜呜..........

hygougou 2005-09-12

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别的版少了，跟workhand(我可憨了...) 一样，

哦，我发发牢骚而已，少就少吧，谁上诉知道答案了

劳烦跟我说一声，谢谢先！！～

hangzhou6274(猎人)：

哇,127分,好高的分哦,分一点给楼主用用吧.

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
能这样CSDN不乱套了么？呵呵～～

老板卤两个蛋蛋 2005-09-12

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恢复了算了揭贴

hangzhou6274 2005-09-12

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哇,127分,好高的分哦,分一点给楼主用用吧.

workhand 2005-09-12

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我pb的还没少，别的地方，有两个分都少了

herrick 2005-09-12

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我没扣，不是我干的！

hangzhou6274 2005-09-12

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俺没多也没少,还是105

saiche05 2005-09-12

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系统出错？？？

sywen 2005-09-12

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我的也是，无缘无故扣了2分！

青锋-SS 2005-09-12

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好像又多了1分.

青锋-SS 2005-09-12

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一下就被扣了4分,俺可是守法公民啊!!!

herrick 2005-09-12

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看来是SQL语句没写好，
一棍子打死一大片，
这个要恢复估计有难度，特别是这几天信誉分有变化的

老板卤两个蛋蛋 2005-09-11

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狗狗兄还算高的哈 127分可是挣信誉分很不容易 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

hygougou 2005-09-11

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help顶，我也要问为啥？

我没有没结的帖子，没有干违法乱纪的事？

给我一个理由先~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

腾讯游戏安全中心宣布在全大区上线英雄联盟信誉分系统，旨在维护游戏环境。当信誉分低于特定分数时，玩家将被限制参与匹配和排位模式。扣分规则涉及逃跑、挂机、送人头和恶意发言，而加分则通过正常游戏对局完成。信誉分低于80分禁止排位，低于60分禁止5V5匹配。玩家可在信誉分变化记录中查看详情。

本文设计并实现了一个基于SpringBoot的B/S架构校园二手交易系统，涵盖用户端（商品发布、同城定位、订单管理、信誉评分、收藏评论）与管理端（用户审核、分类管理、举报处理、订单监管）两大模块。系统采用MVC模式，集成MySQL数据库，支持前后端分离开发，突出双模式交易（线上+同城）与量化信用体系，适用于高校闲置物品高效流转场景。

本文系统剖析AI数据标注平台的关键技术模块：任务建模与智能分发策略，基于质量分、完成量和活跃度的加权匹配算法；多层级质量控制体系，包括测试题准入、抽检回溯与衰减加权质量评分模型；面向图像、文本、语音的规则化验收引擎，融合IoU、余弦相似度、编辑距离等指标；以及防作弊风控机制，涵盖行为分析、时间异常检测、一致性校验与质量枯竭监控。最后探讨高并发下的工程挑战与优化方向。

本文复盘了一次热榜算法升级实践，核心是引入NLP技术构建多维度内容质量分（Quality Score），与热度分（Heat Score）加权融合。重点涵盖文本可读性、标题-正文一致性、逻辑结构、情感极性、信息密度、原创性及领域专业性等NLP评估维度，并通过分层模型选型、工程化流水线和AB测试实现落地。算法在保留热点捕捉能力的同时，显著降低标题党占比、提升深度内容曝光与用户阅读时长。

本文详述联邦学习在心理类App中的工程化落地实践，聚焦数据零出设备、梯度上传替代原始数据传输、TEE可信执行环境集成、动态信誉加权聚合等核心技术。通过协议层改造（FL-Protocol）、端侧轻量混合模型（神经符号架构）、分层服务器聚合（FedProx+DRS）及137天实操验证，实现敏感心理数据不出终端、模型精度提升3.2%、GDPR合规率100%。强调联邦学习非可选优化，而是心理数据隐私保护的基础设施级解决方案。

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