Advertisement

2358位于宁静位置的住宅。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
ACM 2358(POJ)题“Queens in peaceful positions”的原始源代码以及详细的解决方案报告。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 如何使用IP?
    优质
    本指南介绍如何有效利用和管理静态住宅IP地址,包括其设置步骤、常见问题解决及优化网络体验的方法。 本教程将详细介绍如何购买静态IP以及使用方法。
  • Spring Boot 态资源
    优质
    简介:本文介绍了如何在Spring Boot应用中自定义静态资源如CSS、JavaScript和图片文件的位置及访问路径,帮助开发者灵活管理项目中的静态内容。 本段落主要介绍了在Spring Boot 中静态资源应该如何存放的问题,并解答了许多开发者对此感到困惑的情况。通过阅读这篇文章,你可以了解到关于这个问题的详细解释和建议。
  • 区/户物业管理平台
    优质
    本住宅区/住户物业管理平台致力于为小区居民提供高效便捷的生活服务。涵盖物业费缴纳、报修反馈、公告通知等功能模块,旨在打造和谐宜居社区环境。 这套物业管理系统非常完善且开箱即用,包含详细的SQL文件以及需求文档,并在doc文件中有详细的需求分析。如果有特殊需求也可以进行接入。
  • MFC管理系统
    优质
    简介:MFC住宅管理系统是一款专为小区物业管理设计的应用程序。它采用现代化的信息技术手段,实现了房屋信息管理、维修服务请求、业主通讯录等多项功能,有效提升物业工作效率和服务质量,让住户享受更加便捷舒适的居住体验。 设计一个MFC(Microsoft Foundation Classes)的住房管理系统真是让人头疼又无聊。这里提供东南大学短学期课程中的相关工程文件,如果你了解这个项目的话,一眼就能看出这就是你需要的内容!如果没有找到合适的项目,在这里还有银行管理和图书管理系统的例子供参考。这些项目的实现比较随意简单,可以作为学习和借鉴的对象。这些都是学长们精心准备的资源,绝对真实可靠。别问我叫什么名字,我只是个乐意分享的人而已。
  • 深圳区数据
    优质
    本资料汇集了深圳市各住宅区的相关信息与统计数据,内容涵盖人口结构、房屋类型及价格等关键指标。 2018年深圳小区数据汇总包括了各个小区的名称和位置信息。
  • 高端模型.rvt
    优质
    《高端住宅模型.rvt》是一款专为建筑师和设计师打造的高度详细3D建筑模型文件。该模型以Revit格式呈现,展现了豪华住宅的设计理念与细节构造,是进行建筑设计、展示及沟通的重要工具。 建筑模型实例Revit包含景观设计、室内装饰及建筑结构等内容,可以作为参考和示例使用。特别是对于高级住所的建模来说,这些实例中的构造细节及其施工图纸能够提供宝贵的参考价值。
  • 远程抄表系统
    优质
    住宅远程抄表系统是一种利用现代信息技术手段实现对居民用水、电、气等计量数据进行自动采集和传输的技术解决方案。该系统能够提高物业管理效率,减少人力成本,并保障用户信息的安全性和准确性。通过部署传感器和通信模块,在不干扰住户日常生活的情况下完成各项资源的使用量统计工作,为用户提供便捷账单服务的同时促进节能减排目标实现。 住宅远传抄表系统是一种用于远程自动读取居民家中水、电、气等计量数据的系统。这种系统的应用可以提高抄表效率,减少人工成本,并且能够实时监控用户的使用情况,有助于及时发现并处理异常问题。此外,它还有助于实现智能化管理和服务,提升用户体验和满意度。
  • 伦敦案例分析
    优质
    本案例分析深入探讨了伦敦不同区域的住宅设计与布局,重点研究其如何适应城市环境及居民需求,同时涵盖了可持续性、空间利用和创新材料等议题。 本案例研究深入探讨了“伦敦住房案例”,这是一个运用Python编程语言的数据科学项目,旨在分析伦敦的房地产市场。该项目可能包括数据清洗、可视化、统计分析以及预测模型构建等步骤,以揭示该市场的趋势与模式。 作为数据科学领域的首选工具之一,Python提供了丰富的库和资源支持,例如Pandas用于处理大量复杂数据集;Matplotlib和Seaborn则用于生成直观的数据图表;NumPy适用于进行高效数值计算;而Scikit-learn则是机器学习模型构建的理想选择。 1. **使用Pandas**:在“伦敦住房案例研究”中,Pandas库是加载、清洗及预处理原始数据的关键工具。通过DataFrame结构,我们可以执行包括填补缺失值、检测异常值和转换数据类型等操作在内的多项任务。 2. **数据清洗过程**:实际的数据集中往往包含不完整或错误的信息。在本案例研究中,将利用Pandas来识别并修正这些问题,例如使用mean()与median()函数填充空缺数值,并通过设定条件删除异常值。 3. **数据可视化**:Matplotlib和Seaborn是两个强大的Python库,用于创建多样的图表类型(如散点图、直方图等),帮助我们理解房价与其他变量之间的关系。这些视觉工具也能够用来检查分布情况并发现潜在模式。 4. **统计分析方法**:借助于NumPy的统计功能,我们可以计算诸如平均值和标准差之类的指标来描述数据集的核心趋势与变异性。 5. **预测模型构建**:当目标是预测房价时,Scikit-learn库提供了重要的支持。它可以用于创建回归模型(如线性回归、决策树等),以根据房屋面积及其他特征进行价格预估。 6. **地理信息分析**:如果数据中包含地理位置相关的标识符(例如邮政编码或经纬度坐标),则可以使用Geopandas结合GIS库来执行空间数据分析,比如绘制热力图展示房价与特定区域的关联性。 7. **模型评估技术**:在完成预测模型构建后,需要利用交叉验证和评价指标(如均方误差、R^2分数)对其进行性能测试,并据此进行优化调整。 8. **报告编写及演示**:所有分析结果会被整理成一份详尽的文档或电子版笔记集。这些材料通常包括详细的代码解释、图表以及结论性意见,Jupyter Notebook是此类任务的理想工具。 “伦敦住房案例研究”覆盖了数据科学领域的多个重要方面,在Python及其相关库的帮助下,我们可以全面深入地了解伦敦房地产市场的状况,并为政策制定者及投资者提供有价值的见解。
  • UML 区物业管理系统
    优质
    本系统旨在利用UML(统一建模语言)设计并开发一套高效的住宅区物业管理解决方案,涵盖设施维护、居民服务及安全管理等多个方面。 此系统采用UML面向对象的设计方法,包含三个部分:系统分析、系统UML设计以及系统详细设计。在第二部分“系统UML设计”中,具体包括了用例图、活动图、时序图和类图。
  • 区居民管理系统
    优质
    《住宅区居民管理系统》是一款专为小区物业管理设计的应用程序。它集成了住户信息管理、访客预约、报修通知、物业缴费等多项功能,旨在提升社区服务效率与居住体验。 本系统是使用vc++编写的简单小区住户管理系统,数据库为ACCESS。ACCESS比较简单,方便使用,下载后基本可以直接使用。