Datawhale在华理,我们彼此陪伴了三年

华东理工大学举办的AI+X高校行活动中,融合了人工智能技术、实践教学和创新比赛,邀请嘉宾探讨学习与就业问题,通过动手实践、现场征稿和优秀助教指导,激发了学生的学习热情和创造力。

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 Datawhale高校 

编辑:华理创新创业协会

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Datawhale

AI+X 高校行

华理站

不忘初心 砥砺前行 未来可期

华东理工大学创新创业协会

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    【AI+X 高校行】活动融合人工智能企业最新技术与应用场景、Datawhale丰富的学习资源、以及高校创新火种,打造独特的AI学习体验,激发高校学生的学习热情和应用能力,促进AI与各高校专业交融。

      此次线下【AI+X 高校行】活动邀请了数位嘉宾,深入探讨了大模型时代关于学习与就业的问题,手把手带领大家搭建了Al绘画应用,并进行了一系列线下活动。

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大模型动手实践

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Datawhale

      本场活动以动手实践为核心展开。华东理工大学创新创业协会成员、Datawhale优秀学习者胡佳铭一步步展示Stable Diffusion的部署过程,台下的学习者们则是在开源教程、演示和华理优秀助教的帮助下,在自己的电脑上跟随着进行实操。整个动手实践致力让学习者们从实践中学真知、悟真谛、长真才;理解AI背后的原理,亲身体验到从无到有、从想法到实现的过程,体会开源学习动手实践的快乐。

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同学们一起实践AI

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助教现场答疑

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比赛环节

 我心目中的AI伙伴

      活动举行了主题为“我心目中的AI伙伴”的现场征稿大赛,实现了“学+练+赛+证”的现场小活动,帮助学习者从基础实践到进阶应用,同时以赛促学,激发了学习者的潜力和创造力。学习者们使用刚刚部署的SD模型生成他们对未来AI伙伴的设想和期待。

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优秀作品展示

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获奖同学发表感言

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Datawhale见面交流

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Datawhale

      本场活动设置了抽奖环节,吸引了大量同学的积极参与,获得了由华理创新创业协会、Datawhale提供的书籍和专属礼物。

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学长学姐们分享宝贵经验

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      华东理工大学创新创业协会成员、Datawhale高校联盟华理负责人王浩,给大家讲述了Datawhale与华理创新创业协会的故事,以及未来双创协会和Datawhale将联合开展线下组队学习。

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      华东理工大学创新创业协会成员姜舒凡则带来了主题为《我的同学如何学 AI》的分享,通过理论和案例结合的方式讲述了该如何找到自己AI学习的痛点,如何抓脉络、动手做。

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颁奖时刻

      为表彰在AI学习和推广过程中表现突出的助教,活动还特别设置了优秀贡献者和助教颁奖环节。通过这一环节,不仅是对优秀助教的辛勤付出的肯定,也希望鼓励更多在场同学在AI领域努力学习,积极贡献。

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      华东理工大学贡献者及优秀助教:

                   胡佳铭、王杰、李鹏鹏

                   杨广瑞、白英、蔡鹏祥

                   徐海硕、王浩、王玉洁

             场控:

                   毛学智,陈思雨,李想

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      面对未来,华理双创协会及Datawhale组织将以更加积极、创新的精神,迎接每一个挑战,再接再厉举办更多类似有趣的活动,用实际行动证明交流与创新的思想,让我们共同期待。

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文案|华理创新创业协会

编辑|陈思雨

审核|王玉洁

华理创新创业协会网络宣传中心

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/790f7ffa6527 在一维运动场景中,小车从初始位置 x=-100 出发,目标是到达 x=0 的位置,位置坐标 x 作为受控对象,通过增量式 PID 控制算法调节小车的运动状态。 系统采用的位置迭代公式为 x (k)=x (k-1)+v (k-1) dt,其中 dt 为仿真过程中的恒定时间间隔,因此速度 v 成为主要的调节量。通过调节速度参数,实现对小车位置的精确控制,最终生成位置 - 时间曲线的仿真结果。 在参数调节实验中,比例调节系数 Kp 的影响十分显著。从仿真曲线可以清晰观察到,当增大 Kp 值时,系统的响应速度明显加快,小车能够更快地收敛到目标位置,缩短了稳定时间。这表明比例调节在加快系统响应方面发挥着关键作用,适当增大比例系数可有效提升系统的动态性能。 积分调节系数 Ki 的调节则呈现出不同的特性。实验数据显示,当增大 Ki 值时,系统运动过程中的波动幅度明显增大,位置曲线出现更剧烈的震荡。但与此同时,小车位置的变化速率也有所提高,在动态调整过程中能够更快地接近目标值。这说明积分调节虽然会增加系统的波动性,但对加快位置变化过程具有积极作用。 通过一系列参数调试实验,清晰展现了比例系数和积分系数在增量式 PID 控制系统中的不同影响规律,为优化控制效果提供了直观的参考依据。合理匹配 Kp 和 Ki 参数,能够在保证系统稳定性的同时,兼顾响应速度和调节精度,实现小车位置的高效控制。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ce816c032bcc 在大四完成毕业设计期间,我需要使用 MQSim 仿真器进行相关研究。但在使用过程中发现,网上很难找到带有中文注释的版本,自己钻研了几个礼拜后仍觉得理解起来比较困难。因此,我结合自己的使用体验,对 MQSim 做了一些简单的中文注释,并将其上传分享。 需要说明的是,由于毕业设计仅涉及到仿真器的部分功能,所以目前只对实际用到的几个模块添加了注释,像 SATA、底层存储等未涉及的部分暂未进行注释处理。 在阅读源码时,其实不必过于纠结每一个方法的执行过程。MQSim 中有很多方法从命名上就能清晰了解其功能,重点关注核心逻辑即可。 为了方便大家快速上手,建议在阅读源码前先查看项目中的 “概要.md” 文件。这个 markdown 文件对项目结构和核心模块做了梳理说明,使用 Typora 软件打开可以获得更好的阅读体验,能更清晰地看到排版和格式。 需要强调的是,这个项目没有对原代码做任何功能性修改,所有的代码逻辑都保持原汁原味,只是在关键位置加入了少量中文注释,帮助大家更好地理解代码含义。希望这些注释能为同样需要使用 MQSim 的同学提供一些便利,减少初期理解代码的困难。如果在使用过程中发现有需要补充说明的地方,也欢迎大家一起交流完善。
Datawhale第三期的任务涉及到了预训练模型、数据集增强、排序算法和数组与链表。根据引用中的描述,这一期的任务中只选择了任务三的其中两种方法,分别是预训练模型和数据集增强。同时,引用提到了关于排序算法的任务,包括归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序和堆排序。此外,引用提到了数组和链表的任务。所以,Datawhale第三期的任务涵盖了预训练模型、数据集增强、排序算法以及数组和链表。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Datawhale第三期CV方向任务三学习记录](https://blog.youkuaiyun.com/bb1ink/article/details/132504529)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [leetcode卡-Datawhale-DatasSructure-Sorting-binarySearch:Day3-DataWhale-D](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38731075/20047898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [leetcode有效期-Datawhale-Coding:Datawhale-编码](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_38530211/20050746)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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