评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛

2024数模国赛赛题已正式发布数模加油站初步分析评估了此次竞赛题目：A题：偏数学+仿真建模，难度偏难，适合数学专业背景的同学B题：评价决策类，自由度大，容易水，适合基础不太好的同学C题：数据优化题，比去年简单

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️竞赛事件及参赛1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛C题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛根据乡村的实际情况，充分利用有限的耕地资源，因地制宜，发展有机种植产业，对乡村经济的可持续发展具有重要的现实意义。选择适宜的农作物，

很多人不知道近期炫云上新西米工具箱（3dsmax插件）到底有什么用，今天我就来稍微普及一下它的功能点，最主要的一些功能其实就是把日常建模中常见但是需要手动操作的步骤简化为一键式操作，大大降低了简单繁琐的工作量

背景信息问题分析基于你提供的资料——2024年全国大学生数学建模竞赛C题，其核心内容为优化一个乡村的农作物种植策略。

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字典能够更准确地为各种真实物体建模。可以创建一个表示人的字典，然后想在其中存储多少信息就存储多少信息；姓名、年龄、地址、职业以及要描述的任何方面。

C题农作物种植策略完整论文摘要一、问题重述1.1问题背景1.2问题回顾问题1：问题2：问题3：模型的建立与求解数据清洗问题一的建模与求解问题二的建模与求解问题三的建模与求解代码第一问完整论文39页，22648

这期文档是2021年的高教授全国大学生数学建模比赛C题的一个详细的复盘建模教学，也包括代码复现生产企业原材料的订购

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随着城市化进程的加快、机动车的快速普及，以及人们活动范围的不断扩大，城市道路交通拥堵问题日渐严重，即使在一些非中心城市，道路交通拥堵问题也成为影响地方经济发展和百姓幸福感的一个“痛点”，是相关部门的棘手难题之一。考虑一个拥有知名景区的小镇。景区周边道路上既有本地居民出行，也有过境车辆，还有大量前来景区游览的游客车辆，后者常常会因寻找停车位而在周边道路上来回低速绕圈，影响了道路的通行效率。图1是小镇

2024美赛数学建模ABCDEF题思路+代码+模型+论文：2.2开赛后第一时间更新，详细内容见文末名片下面是关于2023年数学建模美赛D题分析建模与编程1.D题：PrioritizingtheUNSustainabilityGoals

2024年思路持续更新中,所有题目,会第一时间发布到专栏内!!!摘要：随着世界医疗卫生行业和科技的不断发展，我国医疗大数据发展迅速，康复工程日趋成熟，脑电信号分析和判别是面向康复工程的重要研究方向之一。大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，信息由神经元负责处理，通过突触连接来传递，突触连接产生脑电信号。因此脑电信号的分析和判别具有深远意义。本文针对特定脑电接口实验数据，从诱发脑电

Q12、又错了：两组词（建模三要素（attribute、reference、operation）与三种形状（Diamond、Circle、Box））之间的关系只有“相互依存”-同命相连（两平行世界），没有

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一图流——一张图读懂国赛总体概述：A题偏几何与运动学模型，适合有几何与物理背景的队伍，数据处理复杂性中等。B题侧重统计和优化，适合有运筹学和经济学背景的队伍，数据处理较为直接但涉及多步骤的决策优化。

占个位置吧，开始在本帖实时更新赛题思路代码，先更新下初步的想法和资料持续为更新参考思路，可以自行获取。赛题思路会持续进行思路模型分析，下自行获取。A题初步思路想法：A题跟前几年的国赛题高温防护服有点类似，考察能量转换的一个问题，需要求出具体的解，该题目难度略大，结果较精确，小白选择的时候慎重考虑！根据A题给出的问题，需要用到优化模型进行求解，后期需要数学模型能力比较强的选手，要通过构建偏微分方程，

聚类分类K均值聚类（K-MeansClustering）是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。以下是对K均值聚类的详细介绍：算法原理K均值聚类算法通过迭代的方式优化簇的划分，步骤如下：1.初始化：选择K个初始簇中心（也称为质心）。这些初始簇中心可以通过随机选择K个数据点，或使用更高级的方法（如K均值++初始化）来确定。2.分配阶段

目录问题1：抽样检测方案的设计问题2：生产过程中的决策问题3：多工序、多零配件的生产决策问题4：重新分析次品率题目难度分析1.统计检测方案设计的复杂性（问题1）2.多阶段生产决策的复杂性（问题2&3）3.多工序、多零配件的组合复杂性（问题3）4.次品率估计的重新决策（问题4）参考模型问题1：抽样检测方案的设计目标是为企业设计抽样检测方案，以尽可能少的检测次数判定零配件次品率是否超过标称值。假设检测

A题高压油管的压力控制燃油进入和喷出高压油管是许多燃油发动机工作的基础，图1给出了某高压燃油系统的工作原理，燃油经过高压油泵从A处进入高压油管，再由喷口B喷出。燃油进入和喷出的间歇性工作过程会导致高压油管内压力的变化，使得所喷出的燃油量出现偏差，从而影响发动机的工作效率。图1高压油管示意图问题1.某型号高压油管的内腔长度为500mm，内直径为10mm，供油入口A处小孔的直径为1.4mm，通过单向阀

参考代码importsympyasspimportpandasaspdimportmathfrommathimportsin,cos,tan,asin,acos,atan,pi,sqrtimportnumpyasnpimportcsvfromtqdmimporttqdm#D为给定日期从春分算起的天数#days_from_spring_equinoxs:1*12列表days_from_spring_

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当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2021年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。

B题生产过程中的决策问题某企业生产某种畅销的电子产品，需要分别购买两种零配件（零配件1和零配件2），在企业将两个零配件装配成成品。在装配的成品中，只要其中一个零配件不合格，则成品一定不合格；如果两个零配件均合格，装配出的成品也不一定合格。对于不合格成品，企业可以选择报废，或者对其进行拆解，拆解过程不会对零配件造成损坏，但需要花费拆解费用。请建立数学模型，解决以下问题：问题1供应商声称一批零配件（零

持续更新中，2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内，只需要订阅一次。5号6号半价，会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。

以下是一些前端开发中常用的设计模式：模块模式（ModulePattern）：这种模式被广泛应用在JavaScript中，用来创建模块，这些模块可以有私有和公有的方法和变量。

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第一篇：方法适用范围一、统计学方法1.1多元回归1、方法概述：在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。2、分类分为两类：多元线性回归和非线性线性回归；其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如：y=lnx可以转化为y=uu=lnx来解决；

1线性回归回归（regression）指能为一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模。

竞赛时间：2024年9月5日18时到2024年9月8日20时每个赛区推送国奖数量不一样，总体上报名数量越多推送数量越多，但是难度越大。需要提交参赛论文和支撑材料，参赛论文必须交，支撑材料选交需要在9月8日20时之前提交MD5码

定义大模型LLM，全称LargeLanguageModel，即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型，它通过驯良大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理

一、StableDiffusionWebUI简介StableDiffusionWebUI是一个网页版的AI绘画工具，基于强大的绘画模型StableDiffusion，可以实现文生图、图生图等。二、模型搭建流程1.选择主机和镜像（1）进入算家云的“应用社区”，点击搜索或者找到"stable-diffusion-webui，进入详情页后，点击“创建应用”（2）进入“租用实例”页面之后会自动匹配模型，选

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MATLAB的RoboticsToolbox（简称RTB）是一款在MATLAB环境下进行机器人建模、仿真和控制的工具

本系列文章目录：1.GIS开发工程师岗位职责、技术要求和常见面试题2.GIS数据工程师岗位职责、技术要求和常见面试题3.GIS后端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题4.GIS前端工程师岗位职责、技术要求和常见面试题5.GIS工程师岗位职责、技术要求和常见面试题6.GIS项目经理岗位职责、技术要求和常见面试题7.GIS产品经理岗位职责、技术要求和常见面试题8.GIS数据分析师岗位职责、技术要求和常

你只需要打开插件，设置好所需要的内容，就能直接一键创建古代宫殿场景，屋脊、额坊、瓦檐、围廊等一应俱全，让你告别手动建模的繁杂，大大提高你制作古建筑的效率！

在上篇中(点击)，主要讲了域环境(包含DNS反向记录创建)的准备、XenServer的安装及XenCenter的管理，同时还讲了如何安装XP虚拟机及创建模板。

2.1.3实现原理2.2利用Statsmodels进行断点回归分析3仪器变量法3.1仪器变量法的基本概念3.2仪器变量法的数学原理3.3仪器变量法的一般步骤3.4使用Statsmodels进行仪器变量法建模

前言时间预测模型，即时间序列预测模型，是一类专门用于分析和预测时间序列数据的模型。时间序列数据是指将某一变量在不同时间点的观测值按时间先后顺序排列而成的序列。这类模型在金融、经济、气象、工业控制等多个领域都有广泛的应用。以下是一些常见的时间序列预测模型：1.朴素法（NaiveMethod）原理：预测值等于实际观察到的最后一个值。它假设数据是平稳且没有趋势性与季节性的。适用场景：数据变化不大或仅作为

机器人与自主系统——机器人系统工具箱——逆运动学constraintFixedJoint描述constraintFixedJoint对象描述了在同一个rigidBodyTree上继承体与前置体之间的闭环固定关节约束

2024“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛即将开赛。这可能是很多同学第一次参加国赛，甚至是第一次参加数学建模比赛。那么赛题的公布也就意味着比赛的开始，也将是我们所要面对的第一个问题——选题。

一、内容含义1、模型的建立模型的建立是将问题抽象成数学语言的表达式，它一定是在先前的问题分析和模型假设的基础上得来的。因为比赛时间很紧，大多数时候我们都是使用别人已经建立好的模型。这一部分需要将题目问的问题和模型紧密结合起来切记随意套用模型。我们还可以对已有的模型的某一方面进行改进或者优化或者建立的不同模型解决同一个问题，这就是论文的创新和亮点。2、模型的求解把实际问题归结为一定的数学模型后，就要

赛题描述暑假即将来临，很多家长会选择这个时间带孩子去某城市旅游，但不同的家庭有不同的需求(人数，费用限制，时间限制等)，请您任选一个旅游城市(比如你所在的城市)，综合考虑旅行路线，费用、时间以及其它你认为比较重要的因素，为有不同需求的家庭设计一份最佳旅游套餐。Withthesummervocationapproaching,afamilyisplanningaone-weektraveltoaci

文章目录目的概念分类一般插值多项式拉格朗日插值法分段线性插值分段二次插值牛顿插值法埃尔米特插值原理分段三次埃米尔特插值三次样条插值这里是根据清风数学建模视频课程记录的笔记，我不是清风本人。