蓝桥杯省赛备战

写点东西

已经有些时日没有写东西了，这个中原因似乎“懒”占了首位，其实也是有别的原因，前几个月备战了安全评价师考试，刚考完便想着再考个安全工程师证书，于是总要在娱乐的时间中挤出点来看书备战。
__Long·2022-10-13 02:09

图扑数字孪生军演，构建跨域作战体系

随着扩展现实、数字孪生、3D渲染、高速网络、区块链等技术的发展及终端设备的迭代，让“战役元宇宙”有望照进现实，为练兵备战提供虚实结合、物网相联的时空环境。
·2022-10-12 16:08

图扑数字孪生军演，构建跨域作战体系

随着扩展现实、数字孪生、3D渲染、高速网络、区块链等技术的发展及终端设备的迭代，让“战役元宇宙”有望照进现实，为练兵备战提供虚实结合、物网相联的时空环境。
·2022-10-12 16:07

如何曲线斩获大厂校招SP Offer

如何曲线斩获大厂校招SPOffer遥想去年今日，正是踌躇满志，念经刷题，备战实习的屯兵时段。
阿桂阿桂·2022-10-10 17:22

备战数学建模49-深度学习之长短期记忆网络LSTM(RNN)(攻坚战14)

我们今天学习一个长短期记忆网络，就是LSTM，它是循环神经网络的一种。在使用深度学习处理时序问题时，RNN是最常使用的模型之一。RNN之所以在时序数据上有着优异的表现是因为RNN在t时间片时会将t−1时间片的隐节点作为当前时间片的输入。这样有效的原因是之前时间片的信息也用于计算当前时间片的内容，而传统模型的隐节点的输出只取决于当前时间片的输入特征。LSTM的全称是LongShortTermMemo
nuist__NJUPT·2022-10-06 07:26

备战数学建模12-模糊综合评价模型

目录一、概述1-数学归纳法与秃子悖论2-数学中研究量的划分3-生活中处处的存在模糊性(和确定性相对应)4-模糊数学的概念二、经典集合和模糊集合的基本概念1-经典集合和特征函数2-模糊集合和隶属函数三、隶属函数的构建与模糊集的运算1-隶属函数的确定2-模糊集的运算四、模糊综合评价的应用1-模糊综合评价的方法和步骤2-模糊综合评价的MATLAB编程实现一、概述1-数学归纳法与秃子悖论先思考一下数学归纳
nuist__NJUPT·2022-10-06 07:25

备战数学建模14-熵权法确定指标权重系数

目录一、熵权法理论学习1-熵权法简介2-熵权法的基本思路二、应用例题分析1-综合成绩评价例题2-数据归一化代码3-计算pij代码4-计算信息熵代码5-计算指标权重及综合得分代码6-程序全部代码7-绘制的图形三、熵权法总结一、熵权法理论学习1-熵权法简介层次分析确定的权重比较主观，可以使用变异系数法和熵权法，本次主要介绍熵权法。熵权法一般就几步，分别为归一化，计算指标变异性，计算信息熵，求权重。2-
nuist__NJUPT·2022-10-06 07:25

备战数学建模48-数学规划模型终结篇(全)(攻坚战13)

数学规划是运筹学的一个分支，其用来研究在给定约束条件下，如何按照某一目标函数，寻求最优方案，准确地说就是求解目标函数在某一条件下的极值问题，规划类问题是数学建模中很重要的问题，常见的有线性规划，非线性规划，整数规划，0-1规划，最大最小化模型，多目标规划等。目录一、概述1.1、数学规划的概念和表现形式1.2、数学规划的分类二、线性规划类问题2.1、Matlab线性规划问题的求解2.2、线性规划问题
nuist__NJUPT·2022-10-06 07:25

备战数学建模50-终结篇(攻坚站15)

今天应该数学建模的最后一篇博文了，我们好好梳理一下，对缺少的知识点做一个汇总，希望我们在国赛能取得一个好成绩，也希望看到这篇博客的同学都有好运，人生中的每一段旅程都有意义，希望我们都能享受过程并取得一个满意的结果，道阻且长，行则将至，向上吧，年轻人！目录一、互信息1.1、互信息基本概念1.2、互信息计算与matlab实现二、Mann-Kendall检验2.1、M-K检验的理论知识2.2、M-K检验
nuist__NJUPT·2022-10-06 07:16

全国大学生计算机设计大赛 南京作品展示,我校学子10件作品在2019中国大学生计算机设计大赛省赛中获奖...

开幕式后，我校产品设计系学生随即启动备战状态，演练
weixin_39557576·2022-10-05 10:20

写给儿子的第97封信

假期对每个人来说好像都是短暂的，今天晚上你又要奔赴学校了，开始了元气满满备战高考的学习时光。这周月考，小侯老师的心情好像有点儿小糟糕呢。
喻来喻好·2022-10-02 13:14

以功促防 攻防演练对企业价值-全面提升企业安全性

因此，红队可通过沙盘推演、桌面推演等方式找出自己在备战阶段、临战阶段、实战阶段存在的纰漏，涉及以下方面：工作方案、组织管理、工作启动会、系统资产梳理、安全自查及优化、基
securitypaper·2022-10-02 11:48

hw蓝队防守技战法

一、备战阶段——知彼知己，百战不殆“未知攻，焉知防”。如果企业安全部门不了解攻击者的攻击思路、常用手段，有效的防守将无从谈起。从攻击者实战视角去加强自身防护能力，将是未来的主流防护思想。
gyalbo·2022-10-01 12:03

观影｜《飞越冰雪线》顶级运动员所经历的与收获的

该纪录片以7名来自世界各地的顶级运动员为主角，有中国的女子自由式滑雪运动员谷爱凌，美国高山滑雪运动员艾丽斯·梅里韦瑟，墨西哥男子花滑运动员多诺万·卡里略…记录他们在备战冬奥会的点滴瞬间，由荣耀、砥砺、坚毅
小舒同学·2022-09-29 21:41

备战数学建模26 & 科研必备-Python数据可视化之matplotlib

目录一、绘制折线图二、绘制散点图三、绘制条形图一、绘制折线图matplotlib:最流行的python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。我们看一下使用matplotlib绘制折线图，具体如下：python代码如下：frommatplotlibimportpyplotasplt#导入pyplot包importmatplotlibmatplotlib.rc
nuist__NJUPT·2022-09-27 18:18

备战数学建模17-回归分析算法

目录一、一元线性回归1-一元线性回归及最小二乘法2-回归方程的显著性检验3-回归系数的置信区间4-预测与控制5-可线性化的一元非线性回归(曲线回归)二、多元线性回归1-多元线性回归相关理论2-多元线性回归的MATLAB编程实现3-非线性回归的MATLAB编程实现4-逐步回归的MATLAB编程实现一、一元线性回归1-一元线性回归及最小二乘法我们下面需要一下最小二乘法，使得误差Q最小，具体如下：普通的
nuist__NJUPT·2022-09-25 17:22

备战数学建模18-数据插值和曲线拟合2

目录一、数据插值1-插值的概念和基本应用2-MATLAB一维插值3-MATLAB二维插值二、曲线拟合1-拟合问题2-拟合的计算与MATLAB实现一、数据插值1-插值的概念和基本应用我们先通过下面的几个例子去了解一下数据插值，对于例子1，我们只有偶数点的环境温度，可以通过数据插值的方式得到奇数点的环境温度，并做出24小时环境温度的曲线图。对于例子2，我们可以发现由已知的离散数据点很难画出轮廓线，我们
nuist__NJUPT·2022-09-25 17:51

备战数学建模6-数据插值、曲线拟合

目录一、数据插值1-数据插值的初步认识2-数据插值的计算机制3-数据插值的实现方法4-数据插值的应用举例二、曲线拟合1-初识曲线拟合2-曲线拟合的原理3-曲线拟合的实现方法一、数据插值1-数据插值的初步认识对于工程试验中，我们获取的往往是离散的数据，很难获取完备的连续的数据。数据插值可以根据有限个点的取值情况，合理估算出附近其它点的取值，从而节约大量的试验和测试资源，可以节约大量的人力和物力。我们
nuist__NJUPT·2022-09-25 17:50

第十二届蓝桥杯省赛 - B组 砝码称重

第十二届蓝桥杯省赛-B组杨辉三角形第十二届蓝桥杯省赛-B组时间显示第十二届蓝桥杯省赛-B组双向排序你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,⋅⋅⋅,WN。
Pandaconda·2022-09-22 18:24

第十二届蓝桥杯省赛 - B组 杨辉三角形

第十二届蓝桥杯省赛-B组砝码称重第十二届蓝桥杯省赛-B组时间显示第十二届蓝桥杯省赛-B组双向排序下面的图形是著名的杨辉三角形：如果我们按从上到下、从左到右的顺序把所有数排成一列，可以得到如下数列：1,1,1,1,2,1,1,3,3,1,1,4,6,4,1
Pandaconda·2022-09-22 18:53

nowcoder-oj【SQL篇】

(99+条未读通知)牛客题霸_经典高频编程题库_面试备战无压力_牛客网(nowcoder.com)(99+条未读通知)yub4by的个人主页_牛客网(nowcoder.com)1、牛客OJ-SQL篇-非技术快速入门
yub4by·2022-09-21 17:44

22考研清华深研院电子与通信，985信号与系统400+高分经验分享

在半年多备战考研的过程中，由于网上考研信息的繁多和杂乱，我走了很多弯路，让我深深体会到考研人的痛苦。因此，我希望分享给学弟学妹资料最精简的备考经验，以供学弟学妹参考。
清华Anna学姐·2022-09-21 07:37

从“生产到销售”借助数据驱动将月饼送往千家万户

为备战销售旺季的前50天，许多月
·2022-09-18 23:55

别人家的阿里巴巴校招

2017，我研三，是忙碌的一年，从年初备战实习春招，年三十都在死磕JDK源码，三月份经历了阿里五次面试，四月顺利收到实习offer。然后五月怀着忐忑的心情开始了蚂蚁金服的实习。
Arthur-Ji·2022-09-14 14:25

2017年第八届蓝桥杯省赛题目python解答（更新中）

目录1.迷宫2.跳蚱蜢3.魔方状态4.方格分割5.正则表达式6.包子凑数··1.迷宫思路：使用暴力的方法来求解，对于每一个玩家，计算他能否走出去。对于一些走不出去的玩家，我设定了一个步数k，每走一步k加一。如果k>150还在这个迷宫里就判定走不出去。因为这个迷宫是100个小房间，所以我就随便找了一个数150，走这么多不还没出去肯定就是走不出去啦。150设定的有点大，不过这对于计算机来说不是问题，又
dlz456·2022-09-14 10:42

备战数学建模47-数模常规算法之图论(攻坚站12)

图论〔GraphTheory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。众所周知，图论起源于一个非常经典的问题——柯尼斯堡（Konigsberg）问题。1738年，瑞士数学家欧拉(LeornhardEuler)解决了柯尼斯堡问题。由此图论诞生。
nuist__NJUPT·2022-09-14 07:07

备战数学建模45-模拟退火算法SA(攻坚站9)

模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。模拟退火算法(SimulatedAnnealing，SA)最早的思想是由N.Metropolis[1]等人于1953年提出。1983年,S.Kirkpatrick等成功地将退火
nuist__NJUPT·2022-09-14 07:36

【数学建模入门】数学建模基本知识｜如何准备如何备战

文章目录数学建模各模块备战数学建模备战应该准备什么数学建模各模块备战题目备战：掌握固定格式即可基于____模型的____研究与分析摘要备战：总结归纳能力，通过看高水平或优秀论文掌握问题重述：切记直接抄袭
Lydia.na·2022-09-14 07:33

备战数学建模46-小波神经网络WNN(攻坚站11)

我们之前学过BP神经网络，今天我们学习一下小波神经网络，和BP神经网络相比，小波神经网络拥有小波变换的优点，避免了BP网络设计结构上的盲目性，但是隐含层的节点数以及各层之间的权值、尺度因子的初始化参数难以确定，会影响网络的收敛速度。在后续的学习中，可以尝试其他小波函数的神经网络，通过比较其最优结果构造小波神经网络。目录一、小波神经网络案例1.1、比较BP神经网络和小波神经网络1.2、小波神经网络建
nuist__NJUPT·2022-09-14 07:25

备战数学建模45-粒子群算法优化BP神经网络(攻坚站10)

BP神经网络主要用于预测和分类，对于大样本的数据，BP神经网络的预测效果较佳，BP神经网络包括输入层、输出层和隐含层三层，通过划分训练集和测试集可以完成模型的训练和预测，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网
nuist__NJUPT·2022-09-14 07:25

AcWing 蓝桥杯C++ AB组辅导课学习记录（Python，备战蓝桥杯）Day31 - Day60

时间不够了，从20220221开始，周一到周五每天：2-4题，周末每天：4-8题。Day31(2022.2.12)#acwing1224.交换瓶子if__name__=='__main__':n=int(input())arr=[0]+[int(x)forxininput().split()]st,cnt=[0]*(n+1),0foriinrange(1,n+1):ifnotst[i]:cnt+=
ZengXincs·2022-09-13 18:35

推荐一款very good的刷题网站

大家在备战春招或者秋招期间，如果想要通过多刷题保持手感的话，不妨来看一下！Java篇在J
nihaotaiman·2022-09-12 10:30

备战数学建模2——MATLAB导入数据，处理缺失值

一、导入数据1第一步：导入文件最常用的就是导入excel表格数据，项选项卡->导入数据->选择excel文件。第二步，导入的范围选择●导入数据的范围默认是从第二行开始的，第一行一般是标题行。■如果不想导入所有数据，可以按住ctrI键，选择想导入的内容，例如某行、某列。■“变量名称行”也就是导入之后,matlab里表格最上方会显示变量，一般默认选择原文件第一行。但是只能识别英文,如果是汉字则变成Ve
day by day get on·2022-09-12 07:40

html的常用标签，赶紧收藏备战金三银四！

什么是HTML?HTML:(HypertextMarkupLanguage)超文本标记语言，是一种标识性的语言。它包括一系列标签．通过这些标签可以将网络上的文档格式统一，使分散的Internet资源连接为一个逻辑整体。特点:简易性：超级文本标记语言版本升级采用超集方式，从而更加灵活方便;可扩展性：超级文本标记语言的广泛应用带来了加强功能，增加标识符等要求，超级文本标记语言采取子类元素的方式，为系统
RocketMQ资料·2022-09-12 07:07

html标签之列表标签，赶快收藏备战金九银十！

前言表格是网页制作中使用最多的工具之一，在制作网页时，使用表格可以更清晰地排列数据。但是在实际制作过程中，表格更多用在网页布局的定位上。很多网页都是以表格布局的。这是因为表格在文本和图像的位置控制方面都有很强的功能。3）javascript初阶变量和运算符逻辑控制数据类型基础Math类函数定时器Array类String类Date类Object类4）JavaScript进阶JavaScriptDOM
普通网友·2022-09-12 07:07

差点跳起来了! 全靠这份“Java 核心知识笔记”我成功拿到美团 offer

为了帮助更多小伙伴备战今年金九银十，”吊打各厂面试官“笔者在这里分享一份Java核心面试宝典其中包括了有基础知识、Java集合、JVM、多线程并发、spring原理、微服务、Netty与RPC、Kafka
java南木·2022-09-10 18:20

中秋节致儿子

首先，最近的早上，你都能自觉起床(妈妈只需6：30左右提醒你一下)按时到校当然，这源于的自我调节和完善，你大多数时候会在吃完饭就去写作业，这样就能保证按时休息的时间；我看到了，你为了备战运动会，会自动的加班加点做训练
8035af701f14·2022-09-10 10:58

【数学建模】备战美赛之使用Matlab五分钟搭建一个BP神经网络

先打个广告哈。我自己做的公众号【拇指笔记】，每天写写我自己学习中记下的笔记，欢迎各位大神关注一下~如果对哪一个有疑问，可以到公众号【拇指笔记】中私信我，一定回复。STEP1导入数据。可以直接导入Excel数据。[~,~,raw]=xlsread('C:\sz000004.xlsx','Sheet1','A2:I7');也可以命令行创建数据，x=[(-10:0.1:10)];y=[sin(-10:0
拇指笔记·2022-09-09 07:24

备战数学建模41-蒙特卡罗模拟(攻坚战5)

蒙特卡罗⽅法于20世纪40年代美国在第⼆次世界⼤战中研制原⼦弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼⾸先提出。数学家冯·诺伊曼⽤驰名世界的赌城—摩纳哥的MonteCarlo—来命名这种⽅法，为它蒙上了⼀层神秘⾊彩。在这之前，蒙特卡罗⽅法就已经存在。1777年，法国Buffon提出⽤投针实验的⽅法求圆周率，这被认为是蒙特卡罗⽅法的起源蒙特卡罗⽅法⼜称统计模拟法，是⼀种随机模拟⽅法，
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:42

备战数学建模35-时间序列预测模型

目录一、时间序列概念与分解模型1-时间序列数据与基本概念2-时间序列分解二、SPSS中七种指数平滑模型1-七种指数平滑模型简介2-七种指数平滑模型具体分析三、ARIMA模型相关的知识点四、时间序列模型经典案例1-时间序列建模思路介绍2-案例1销售数据预测3-案例2人口数量的预测4-案例3上证指数的预测5-GDP增速预测时间序列也称为动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:42

备战数学建模42-缺失值和异常值的处理方法(攻坚战6)

在数据建模中，对给出的数据进行预测处理是很重要的，当然一般考虑有归一化或者规范化等方法对数据进行预处理，这都是在数据完整和没有异常的情况下，需要考虑的。当数据量非常大的时候，往往容易出现数据缺失或者异常的现象，如果数据有确实或者有异常值，我们需要对对缺失值和异常值进行处理。目录一、数据预处理1.1、处理缺失值1.2、处理异常值1.3、Matlab处理缺失值和异常值一、数据预处理1.1、处理缺失值对
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:11

备战数学建模39-粒子群算法pso进阶应用番外篇2(攻坚战3)

粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于SwarmIntelligence的优化方法。马良教授在他的著作《蚁群优化算法》一书的前言中写到：自然界中的蚁群，鸟群，鱼群，羊群，牛群，蜂群等都时时刻刻在给与我们某种启示，只不过我们往往忽略了大自然给予我们的最大的恩赐。目录一、粒子群算法进阶应用1.1、粒子群算法求解方程组1.2
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:11

备战数学建模20-BP神经网络算法

目录一、BP神经网路基本原理1-神经网络的简单介绍2-神经网络模型3-BP神经网络基本原理4-神经网络的应用二、BP神经网络编程实践1-神经网络应用于分类问题的编程实例2-神经网络应用于预测问题的编程实例一、BP神经网路基本原理1-神经网络的简单介绍神经网络就是构建输入和输出的一个关系，而这个关系不能通过先验经验进行构建，神经网路通过一个黑箱的关系构建输入和输出的关系，黑箱的关键在于连接权的构建，
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:11

备战数学建模16-相关性分析SPSS&MATLAB

目录一、变量类型与相关性分析1-变量类型及分析2-两变量的相关性分析二、相关性检验实例1-卡方检验2-Eta检验3-Pearson检验4-Speraman与kendall检验三、偏相关分析1-偏相关分析基本概念2-偏相关分析的案例一、变量类型与相关性分析1-变量类型及分析2-两变量的相关性分析Peaeson系数法需要通过t检验，通过则说明结果不具有偶然性。pearson系数法需要是定距或者定比变量
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:10

备战数学建模15-灰色关联分析与灰色预测模型

目录一、灰色系统理论与灰色关联分析1-灰色预测的概念2-灰色关联度与优势分析3-灰色关联分析案例分析4-灰色生成数列二、灰色预测模型1-灰色模型GM2-灰色模型GM的建模步骤3-灰色预测经典案例14-灰色预测模型经典案例2一、灰色系统理论与灰色关联分析1-灰色预测的概念灰色系统的起源及简单介绍如下所示：灰色系统主要应用于如下四个方面，具体如下：我们进一步看一下灰色系统的相关概念，具体如下：我们继续
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:40

备战数学建模34-BP神经网络预测2

目录一、辛烷值的预测1-题目分析与原理介绍2-神经网络建立过程3-预测结果分析BP神经网络模型，包含输入层，隐含层和输出层，正向传播过程是通过输入样本到输入层，通过输入层经过各层隐藏层，最后到达输出层；若输出层输出值与期望值的输出不符，然后误差反向传播，修正各个单元的权值，网络输出的误差达到可接受的程度或进行到预设的学习次数时终止。本次就不介绍理论部分了，直接看例题，需要学习理论部分，可以看我的上
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:40

备战数学建模3-MATLAB绘制各种二维图形

目录MATLAB二维曲线及二维图形1-plot(x,y)函数的基本用法2-fplot(f,lim,选项)函数的基本用法3-subplot(m,n,p)函数的基本用法4-polar(theata,rho,选项)函数的基本用法5-bar(y,style)函数的基本用法6-hist(y,x)函数和rose(theta,x)函数的基本用法7-pie(x,explode)函数和area()函数的用法8-sc
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:39

备战数学建模4-MATLAB绘制三维图形

目录一、MATLAB绘制三维曲线1-plot3()函数的基本用法2-fplot3()函数绘制三维曲线二、MATLAB绘制三维曲面1-平面网格数据的生成2-mesh()函数和surf()函数的用法3-meshc()函数、meshz()函数、surfc()函数、surfl()函数的用法4-sphere()函数和cylinder()函数的用法5-fsurf()函数和fmesh()函数得用法一、MATLA
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:09

备战数学建模8-LINGO从入门到熟练掌握

目录一、Lingo解方程二、lingo变量三、线性规划基础四、集合vs矩阵工厂1-矩阵工厂2-工厂合并五、运算符&内置函数1-算术运算符2-关系运算符3-逻辑运算符4-内置函数一、Lingo解方程LINGO对于求解线性规划问题较为容易，俗称优化神器，我们学习一下是使用LINGO编程解方程。我们看一下上面的一元二次方程，求解出的x=1,y=1，lingo代码如下所示：2*x+2*y+1=5;3*x-
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:09

备战数学建模40-遗传算法优化bp神经网络(攻坚站4)

BP神经网络主要用于预测和分类，对于大样本的数据，BP神经网络的预测效果较佳，BP神经网络包括输入层、输出层和隐含层三层，通过划分训练集和测试集可以完成模型的训练和预测，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网
nuist__NJUPT·2022-09-09 07:28
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