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北航学长:DCIC 2021的算法方案讲解

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Datawhale
发布2021-02-05 14:28:26
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发布2021-02-05 14:28:26
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文章被收录于专栏:Datawhale专栏

DCIC 作为每年具有重要影响力的政府赛事,除了高认可,高奖金,最重要的是开放了政府和企业的真实数据,具有研究和落地价值,但对于刚参加赛事的同学,还是有难度的,希望通过分享让更初学者也能参与学习实践和研究。

本次分享由Datawhale & Coggle 联合发起,基于DCIC 2021的赛题,邀请阿水进行赛题的分析和实践讲解。

阿水

阿水,北航计算机硕士,Datawhale成员,DCIC分享嘉宾,数据挖掘和计算机视觉从业者。阿水是国内竞赛开源项目的发起者,目前 Github竞赛项目2k+ star,知乎拥有近万粉丝。

本次竞赛分享内容将以直播形式进行,并开源所有的资料和代码,相信对初学者会有比较大的帮助。

主题分享

DCIC 2021聚焦于城市管理大数据领域的算法模型和创新应用解决方案,通过使用数据挖掘和机器学习技术来解决交通大数据问题。

1

  • 标题:赛题内容解析
  • 时间:2月1日,晚上8点
  • 内容:赛题整体介绍(从参赛者角度)

2

  • 标题:共享单车潮汐点分析
  • 时间:2月4日,晚上8点
  • 内容:算法分析题内容讲解

3

  • 标题:共享单车潮汐点建议
  • 时间:2月8日,晚上8点
  • 内容:算法分析题内容讲解

4

  • 标题:共享单车调度方案
  • 时间:待定(预计年后)
  • 内容:创意分析题交通调度方案讲解

5

  • 标题:单车畅行友好度方案
  • 时间:待定(预计年后)
  • 内容:创意分析题友好度评价方案讲解

参与方式

b站直播地址(复制链接或阅读原文)

https://live.bilibili.com/3726821

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-01-31,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Datawhale 微信公众号,前往查看

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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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