SMARTS-Competition是DAI2020比赛的环节。

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简介：
Track1 的快速入门指南提供了一个全面的概述。入门套件包含了丰富的培训示例和提交示例，并提供了详细的环境设置指南。在培训示例部分，我们提供了以下几个关键文件：`train_single_scenario.py` 演示了在单个地图上利用 RLlib PPO 进行训练的流程；`train_multi_scenario.py` 则展示了如何使用 RLlib PPO 在多张地图上进行训练；此外，还包括 `keeplane_example.py`，它是一个简单的保持通道代理示例，以及 `randompolicy_example.py`，一个基于随机策略的代理示例。此外，`run_evaluation.py` 文件用于评估经过训练的代理模型的性能，借助保存的模型进行评估。此外，还提供了辅助工具集：`utils/continuous_space.py` 包含用于使用连续操作空间的自定义空间和相应的适配器； `utils/discrete_space.py` 则定义了用于离散操作空间的自定义空间以及适配器； `utils/saved_model.py` 是一个模块，用于加载已训练好的模型并进行推理。最后, `utils/callback.p` 提供了一些回调函数的使用示例。

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客服

SMARTS竞赛: DAI2020 SMARTS比赛

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SMARTS竞赛是DAI实验室举办的年度智能系统挑战赛，旨在评估和促进人工智能在复杂决策场景中的应用与发展。 Track1快速入门指南概述了入门套件的内容，包括培训示例、提交示例以及设置环境的指导。其中包含以下文件： - `train_single_scenario.py`：在一张地图上训练RLlib PPO模型的示例。 - `train_multi_scenario.py`：用于多张地图上的训练任务中应用RLlib PPO算法的例子。 - `keeplane_example.py`：一个简单的保持通道代理示范程序。 - `randompolicy_example.py`：演示随机策略代理功能的基础代码。 - `run_evaluation.py`：利用保存的模型评估代理性能的应用示例。此外，还有几个辅助文件和模块： - `utils/continuous_space.py` 和 `utils/discrete_space.py` 分别提供了连续操作空间与离散操作空间相关的自定义配置及适配器； - `utils/saved_model.py`：用于加载训练完成的模型并进行推断。这些资源共同构成了一个完整的入门工具包，帮助用户快速上手Track1项目。

循环比赛日程表

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循环比赛日程表是一种用于组织和安排多个参赛者之间所有可能的比赛组合的日程规划方法，确保每位选手都有公平的比赛机会。该文档详细讲解了循环赛日程表的算法分析与实现，并在其中介绍了多种算法来分析循环赛日程表，同时对各种算法的复杂度进行了深入分析。

BCI Competition II 2003

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BCI Competition II 2003是第二次国际脑计算机接口竞赛，旨在评估和促进基于大脑信号的技术发展与应用。 BCI Competition 2003（第二次 BCI 大赛）包含一名年龄为25岁的女性受试者，其健康状况良好。所有的试验均在同一天内完成，并分为七组进行，总共进行了280次实验。每个实验持续9秒，在C3、Cz和C4三个电极通道上以双导联方式记录数据，采样频率为128 Hz。这280个试次中包含140个训练集样本及140个测试集样本，并且提供了所有训练集与测试集的正确标签。

天池大赛-新闻推荐中的用户行为预测竞赛, Competition TianChi News Recommendation...

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天池大赛之新闻推荐用户行为预测竞赛，汇聚全球顶尖数据科学家，运用创新算法模型，深入解析并预见用户的新闻阅读习惯与偏好。在新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛（SOLO赛）中，我参与了比赛并取得了B榜排名第5的成绩。我的解决方案包括以下几方面： **召回方案：** - 使用热度召回、改进的itemCF方法，并结合Swing和item2vec进行多路召回。 - 利用faiss库计算相似文章以解决冷启动问题。 - 采用贝叶斯优化选择最优超参数，最终为每个用户召回50篇文章。 **排序方案：** - 建立了基于用户行为和文章自身特征的模型，并将召回结果按照1:5的比例划分为正负样本转化为CTR预测任务。 - 使用lightGBM进行五折交叉验证，并根据转化概率对文章进行排名，最终HR @ 5达到了0.27，HR @ 50达到0.49。

BCI Competition III-I Data.zip

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BCI Competition III-I Data.zip包含了第三次脑机接口竞赛的第一部分数据集，旨在促进基于脑电图信号的机器学习算法研究与开发。此资源包含2005 BCI Competition III数据集I的数据，包括训练集、测试集及原始数据和数据说明。有需要的可以自行下载。

循环比赛结果分析——基于竞赛图的离散模型（1）

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本文探讨了利用竞赛图构建离循环比赛结果进行分析的离散数学模型，旨在提供一种新颖的方法来理解和预测循环赛事的结果和趋势。循环比赛的结果可以用竞赛图来表示。对于3个顶点的竞赛图，名次可以是{1, 2, 3}或{(1, 2, 3)}代表并列；4个顶点时，可能的情况包括{2,(1,3,4)}, {(1,3,4), 2}, 和{(1,2),(3,4)}。竞赛图是一种特殊的有向图，在这种图中每一对不同的顶点之间都恰好有一条边相连。例如：对于三个顶点的几种情况分别为：(1) {1, 2, 3} (表示明确的名次排序)，以及(2) {(1, 2, 3)}（代表并列）。四个顶点时，可能的情况包括： - (1) 名次为{2,(1,3,4)} - (2) 名次为{(1,3,4), 2} - (3) 另一种情况是{(1,2),(3,4)} 这些图中的每条边都表示了一场比赛的结果，指向的顶点代表比赛的胜者。

这是用于南京机器人跳舞比赛的程序

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这是一款专为南京机器人跳舞比赛设计的程序，旨在通过编程让机器人流畅地完成舞蹈动作，展现科技与艺术结合的魅力。这个程序是为了参加在南京举行的机器人跳舞比赛而设计的。

循环比赛日程安排的算法(C++)解析.rar

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本资源提供了一种用于安排循环比赛日程的有效算法，并以C++语言实现。内容包括详细的代码示例和解析说明，适合计算机科学与竞赛组织者参考学习。循环比赛日程安排问题是一个经典的计算机科学难题，在图论与算法设计领域有广泛应用。该问题的核心在于为一组参赛者规划一个赛程表，确保每位选手与其他所有选手各进行一次对决，并且每次比赛仅涉及两位参与者。在C++编程环境中解决此问题时，可采用回溯法、贪心策略或动态规划等多种技术手段。下面将以回溯法为例详细探讨其具体实现方式： 1. **运用回溯算法**：这种方法通过尝试所有可能的配对组合来寻找有效的解决方案，并且当发现某个不合理的比赛安排（如重复的比赛或者形成循环）时，会退回上一步重新选择其他未匹配选手。鉴于问题性质，递归结构是解决此类优化难题的有效工具。 2. **选用合适的数据结构**：为了存储和管理赛程信息，可以使用二维数组或链表记录每场比赛的参赛者名单，并采用哈希集合等数据类型来追踪已经安排的比赛项目，防止重复出现。 3. **构建递归函数框架**：设计一个包含当前比赛日程、剩余未参与赛事选手列表以及已进行过的比赛对数作为参数的递归函数。起始调用时，赛程为空白状态，所有参赛者均处于待匹配的状态。 4. **实现状态转移逻辑**：在每次迭代中选取一对尚未对决的选手安排比赛，并更新相关数据结构；接着继续以剩余未参与赛事的选手为对象进行下一轮递归操作直至完成全部配对任务。 5. **引入剪枝策略加速处理过程**：为了提高效率，可以在回溯过程中提前判断某些情况下的无效匹配组合（例如当剩下待安排比赛的参赛者数量不足以形成新的循环时），从而避免不必要的计算开销。 6. **编写和优化代码实现**：在编码阶段，应注重函数接口设计、选择高效的数据结构以及添加必要的注释来提高程序可读性和维护性。同时需注意C++特有的内存管理和性能考量以确保算法的效率与稳定性。 7. **测试验证及调试工作**：完成初步开发后需要编写一系列测试用例覆盖各种输入场景，包括最小规模、边界情况和复杂实例等特殊情形下的表现；针对循环赛程规划问题特别关注奇数参赛者数量时的表现是否正确无误。 8. **进一步性能优化探索**：根据实际应用需求可考虑对算法进行更深层次的改进以降低时间复杂度，比如通过更加智能的比赛匹配策略或提前排除不可能的有效组合等方式提升效率表现。综上所述，借助C++语言可以有效地解决循环比赛日程安排问题，并在过程中深化对于数据结构和算法的理解与掌握。

比赛.zip

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《比赛》是一部聚焦竞技精神与个人成长的作品。通过紧张刺激的比赛场景，展现了参赛者面对挑战、超越自我的拼搏历程和深刻感悟。 2020年吉林省电子设计大赛C题涉及的是一个使用stm32f103zet6的电子调光台灯程序，该程序基本实现了所有功能（包括发挥项），具有参考价值。功率测量部分由于功率测量模块不稳定，在代码中用档位随机数代替。

2019-Electronic-Design-Competition: 【电赛】2019全国大学生电子设计竞赛（F题）纸张数量...

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本项目为2019年全国大学生电子设计竞赛F题作品，旨在通过电子手段精确计数纸张数量，结合传感器与控制系统实现智能化办公设备。纸张计数显示装置基于RT-Thread实时操作系统开发，硬件平台采用STM32F407单片机作为主控制器，并使用具有抗电磁干扰（EMI）架构的FDC2214模块作为电容采集传感器。通过屏蔽双绞线连接两铜极板，读取并处理数据后，在触摸屏和语音模块上显示状态与播报信息。 FDC2214模块将收集到的数据经由IIC协议传输给主控制器，后者对原始数据进行卡尔曼滤波以减少噪声干扰。在校准模式下，系统利用最大隶属度法确定电容模拟值及纸张数量的论域，并定义模糊子集和隶属函数，建立模糊规则控制表来求得模糊控制查询表。根据采集到的数据判断短路情况并读取多组实时数据，在与预设区间比较后选取可能性最大的区间作为期望值，从而减少最终判断误差。校准完成后，该系统在50张纸以内能够达到100%的准确率。主控制器配置参数及传感器芯片型号为STM32F系列。