CodeFuse有奖征文:助力高效编程,赢取丰厚奖品!

CodeFuse是一款蚂蚁集团研发的代码大模型产品。其终极使命是支持整个软件开发生命周期,涵盖设计、需求、编码、测试、部署、运维等关键阶段。我们致力于打造创新的解决方案,让软件开发者们在研发的过程中如丝般顺滑。

为了促进CodeFuse社区的交流和分享,我们决定举办一场CodeFuse学习分享征稿活动,鼓励和我们志同道合的人们分享自己使用CodeFuse或者基于CodeFuse开发过程中的学习教程、开发案例以及使用心得,帮助整个社区更好的共同成长。

活动时间

征稿活动将从 10月24日 开始,截止于 12月4日。

投稿结束后,组委会进行打分,从中选取得分最高的 27 篇文章入围。入围的文章会统一在公众号投票,投票数加权计分。

活动奖励

特等奖:SKG颈椎物理按摩仪或筋膜枪,价值500元 (1个)

一等奖:飞利浦车载空气净化器新,价值300元 (1个)

二等奖:Lavas香薰蜡烛,价值179元 (2个)

三等奖:蚂蚁周边盲盒,价值59~69元 (3个)

入围奖:支付宝小程序云周边 水杯,价值48元 (20个)

投稿方式

Step1:用户在知乎、语雀、技术博客、小红书等平台发布公开文章

Step2: 关注 CodeFuse 社区官方号,对话框输入【征文】,扫码进入征文大赛官方群

Step3: 在征文大赛官方群内,投稿文章链接

投稿内容

  • 使用心得

可以分享 CodeFuse插件版 产品或者 CodeFuse开源版的使用心得,包括但不限于CodeFuse的功能、特性、使用技巧(prompt engineering)等。分享可以包括文字、图片、视频等形式,内容应具有实用性、可操作性,并能够帮助其他用户更好地理解和使用CodeFuse。

  • 开发案例

可以分享把CodeFuse用于实际的代码场景,解决实际的问题,包括但不限于软件的设计、需求、编码、测试、部署、运维。可以通过文字、图片、数据可视化等形式呈现。案例应具有实际参考价值,能够激发其他用户对于 AntV 应用的灵感和创新。

  • 微调案例

参与者可以分享基于CodeFuse-MFTcoder代码仓,让预训练好的模型去同时适配多个任务,并给出MFT前后各个任务指标的变化,同时开源相应的代码和数据到CodeFuse-ai社区。最终的技术报告可以通过文字、图片、数据可视化等形式呈现,鼓励参与者在MFTcoder的基础上创新。

投稿要求

  1. 标题要求:标题务必以 「CodeFuse」为前缀、发布日期必须在有投稿时间内,且标题格式不对视为无效投稿。如:

「CodeFuse」CodeFuse 入门指南:从安装到基础用法一步步教程

「CodeFuse」如何使用CodeFuse开源demo完成俄罗斯方块的编写

「CodeFuse」如何使用CodeFuse-MFTcoder同时完成bug detection和bug fix这两个任务

  1. 主题要求:稿件内容必须与CodeFuse相关,包括但不限于CodeFuse的使用心得、开发案例、微调案例等等。
  2. 原创要求:提交的稿件需为原创作品,未在其他平台或渠道发布过,不得侵犯他人知识产权。
  3. 格式要求:稿件应具有良好的结构和逻辑,字数不限,但需包含清晰的标题、正文和结论,并附上相关的配图、示例代码等辅助材料。
  4. 内容质量:稿件内容应准确、详细、完整,并能提供实用的技术教程、案例分析或使用心得,有助于整个社区的发展。

评奖方式

入围文章排名,分为【组委会打分】和【投票得分】

  • 专家打分:100 分值,权重 60 % 
    • 创新性(20%):文章内容的创新性,鼓励参赛者用codefuse去完成创造性的任务,或者用MFTcoder去微调一些新的任务,并拿到一定的结果。
    • 帮助性(20%):可以对社区其他用户来带的帮助的大小。
    • 清晰度(20%):整篇文章是否清晰的被叙述出来,有重点,有insight。
  • 投票得分:划分 5 档,100、80、60、40、20 赋分,权重 40%。
  • 加权分数相等时,组委会得分高者排名优先。

关注我们

CodeFuse GitHub repo:https://github.com/codefuse-ai

CodeFuse HuggingFace repo:https://huggingface.co/codefuse-ai

CodeFuse ModelScope:ModelScope 魔搭社区

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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