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美赛各类题型通常包含的参考代码集合(rar格式)。

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简介:
先前参与数学建模竞赛时所购置的资料,涵盖了各类题型的详细算法以及相应的代码实现,此外还包含了关于论文撰写的指导,更进一步,其中还收录了一套为期短期的培训视频以及来自清华大学的建模相关PDF文档。

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客服
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  • 国数学竞RAR
    优质
    本资源包含美国数学竞赛中的常见问题参考代码,涵盖代数、几何、组合与数论等多个领域,适用于参赛者准备及教师教学。 之前参加美赛购买的资料包括每种题型的具体算法和代码实现以及论文写作指南,还包含了一套短期培训视频和清华大学建模相关PDF文档。
  • 国数学竞.zip
    优质
    本资料包含美国数学竞赛中常用的各类参考代码,适用于备考和练习。涵盖代数、几何等多个领域,帮助学生快速掌握解题技巧。 涵盖各种建模题型的代码非常全面,从小规模的线性回归到大规模改进遗传算法的神经网络应有尽有。如有遗漏欢迎反馈。
  • 国数学竞用算法及RAR文件
    优质
    本RAR文件收录了针对美国数学竞赛中常见题型设计的高效算法及其Python和C++等语言示例代码,旨在帮助参赛者快速掌握解题技巧。 针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是用Matlab编写的程序。
  • 第二期资料汇总.zip
    优质
    本资料包为第二期更新,包含了数学建模竞赛(如美国大学生数学建模竞赛)中各类常见题目的参考代码汇总,旨在帮助参赛者更高效地准备和解决问题。 关于美赛各类题型的常见资源参考代码,尽管2020年美赛已经结束,但收藏一些代码仍然很有帮助。祝大家在2021年的美賽中取得好成绩!
  • C丰富资源)
    优质
    本资源提供美国数学建模竞赛C题相关的常用参考代码及资料,涵盖多种编程语言和算法实现,助力参赛者高效准备与实践。 美赛C题常见参考代码包含了许多有用的资源。
  • 数模
    优质
    本书针对数模美赛中的典型问题,提供了一系列实用的数学建模方法和编程实现代码,旨在帮助参赛者提高解题效率与质量。 数学建模美赛各赛题常用参考模型代码整理的集合包括:分类与判别类题型参考代码、评价与决策类题型参考代码、数据处理类题型参考代码、优化与控制题型参考代码以及预测与预报类题型参考代码。
  • PPT模板 可供
    优质
    本合集提供丰富多样的PPT模板,涵盖商务、教育和个人展示等多个领域,旨在为用户在不同场景下的演示需求提供创意和灵感。 提供各类PPT模板下载,包括答辩PPT模板、动态PPT模板、个人简历PPT模板、中国风PPT模板、毕业论文PPT模板以及商务PPT模板等动画PPT资源。
  • Qt5控件(QML用)
    优质
    本集合包提供了一系列基于Qt5开发的QML常用控件,旨在简化界面设计与开发流程,帮助开发者快速构建美观且功能强大的应用程序。 这个小工具包是用QT开发的,包含了与QT GUI开发相关的功能及类,包括文本类、计算类和工具类,适合学习或作为基础进行定制修改。
  • 网站爬虫源
    优质
    本项目汇集了多种网站爬虫的源代码,旨在为开发者提供一个学习和研究网络爬虫技术的平台。 在IT领域,爬虫(Spider)是一种自动化抓取互联网信息的程序,通过模拟浏览器行为遍历网页并提取所需数据。资源“包含各个类型网站的爬虫源码集合”是一个宝贵的学习与实践工具,特别适合对网络爬虫技术感兴趣的开发者。“awesome-spider-master”压缩包暗示这是一个多种爬虫项目的集合。 1. **B站(哔哩哔哩)爬虫**:B站是中国流行的视频分享平台,提供二次元、娱乐和教育等内容。其源码帮助学习抓取如视频ID、标题、作者及播放次数等信息,对于数据分析或内容推荐系统很有价值。 2. **知乎爬虫**:知乎汇聚了各领域的专家与知识爱好者。该爬虫可以收集用户的问题、回答及评论数据,分析兴趣和话题趋势,为社交媒体研究和市场分析提供支持。 3. **新浪爬虫**:作为综合性的新闻门户,其可以帮助抓取新闻动态和实时信息,对于舆情监控和热点追踪非常有用。 4. **B站760万视频信息爬虫**:该项目可能专注于获取大规模的B站视频元数据(如ID、UP主信息、发布时间等),在大数据分析或推荐系统中极为实用。 5. **豆瓣用户爬虫**:豆瓣平台提供图书、电影和音乐评分与评论。其源码可以收集用户的评分、评论及收藏行为,有助于理解偏好并支持内容推荐或市场研究。 6. **Stackoverflow 100万问答爬虫**:全球最大的程序员问答社区,可抓取问题、答案、用户信息及标签等数据,用于编程问题分析和趋势研究,并辅助AI模型训练。 7. **网易云音乐爬虫(spider163)**:中国流行的音乐流媒体服务。其源码可以获取歌曲信息、歌手数据、歌单及评论等,适用于音乐推荐系统或数据分析应用。 这些项目涵盖了社交媒体、问答社区以及视频和音频平台的多种类型网站。通过研究这些代码,开发者能深入了解HTTP/HTTPS协议、网页解析(如使用BeautifulSoup或PyQuery)、异步请求(如asyncio库)及数据存储(CSV、JSON、数据库等)。此外还能学习如何处理反爬策略,包括设置User-Agent和验证码模拟登录。 “awesome-spider-master”为初学者提供了丰富的实践素材,并给有经验的开发者带来创新灵感。无论是学术研究还是开发应用,“awesome-spider-master”都是一个宝贵的资源库,通过这些源码的学习与实践,可以提升网络爬虫技能并应用于实际项目中。