这是一份不完整的数据竞赛年鉴

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 Datawhale调研 

主题:关于竞赛选手的反馈

摘要:2019年的数据竞赛年鉴主要关于竞赛梳理和竞赛干货分享,但少了选手的反馈,今年将首次加入选手的真实感受。

上周在Datawhale竞赛社群进行了调研,目前已收到354份问卷反馈,感谢每一个贡献者。

没有填写问卷的同学文末阅读原文可以直接填写,将有机会收到一份带有自己姓名的竞赛干货年鉴。

目前已填写的数据如下:

选手所在省份

参加数据竞赛的选手中,广东、北京、上海、江苏、浙江 和 四川(并列)排名前五,吉林,西藏,新疆等地的同学们你们在哪。

选手最高学历

参与数据竞赛的人群中目前本科和硕士为主,其中硕士占比最高,同时也有很多同学本科期间就开始参与竞赛实践。

竞赛选手的职业

除了在校学生外,目前选手的职业主要集中在IT、金融、咨询等行业。

参与竞赛的平台

在已填写的数据中,目前国内数据竞赛参与度排名前五分的别为:天池、DataFountain、DataCastle、Kesci 和华为云。

参与竞赛的目的

提升专业技能、工作/实习机会、扩展人脉,交流学习是大家参与竞赛的主要目的,获取赛事奖金竟然只排倒数第二,期待后续平台的比赛更能反应选手的心声。

竞赛期间的付出

比赛期间,每天投入3小时以上时间的占比30%以上,每天投入1小时以上的占比高达70%,成长和成绩离不开背后的努力和付出。

认为竞赛能提升的能力

代码实践能力和复杂分析能力占比高达80%,资料查询能力占比也有60%,团队协作能力不到50%,难道大家单兵作战居多?

期待你最真实的反馈,预计需要3分钟时间。

第8,32,128,512,1024将会收到一份Datawhale的文创礼物;第366,444,555,666,777,888,999位填写的同学将会收到一份166.66元的新年红包。(目前截止到第354位同学填写)

点击【阅读原文】填写问卷↓

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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