模拟一份信息素养大赛python初赛试卷
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第十届蓝桥杯大赛青少年创意编程Python组省赛(含答案).rar
均已测试成功,Python版本3.7.2,除分形树题目不完整,还希望有大神可以交流指点,画五角星由于随机位置比较简单,所以没有写,只画出了五角星
蓝桥杯省模拟Python试卷-中高级.pdf
蓝桥杯省模拟Python试卷,青少组
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第十届蓝桥杯大赛青少年创意编程Python组省赛试题-2019-3-18
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试卷一Python一级考试练习题图文程序填空阅读填空程序试题(1).doc
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少儿编程图形化Scratch python C++ 机器人 考级竞赛题库
这是一款集全领域编程学习与专业化题库训练于一体的综合编程学习平台。 编程内容覆盖Scratch图形化、Python、C/C++及机器人技术四大核心领域,从入门启蒙到进阶提升全阶段适配;试卷中心为学习提供强力支撑——历年考试真题、模拟题实时更新,不仅支持刷题、搜题和专项训练,更配备智能错题本功能,助力针对性强化薄弱点。 其中,题库资源精准对接竞赛与认证需求,涵盖CCF GESP Python/C++编程多级认证真题、全国青少年信息素养大赛图形化编程复赛专项训练等高质量题目,真正实现“学练测评”一站式编程学习闭环。
NCT-Python编程二级-模拟卷2含答案word程序填空阅读填空程序试题(1).doc
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试卷完整版python二级考试试题1程序填空阅读填空程序试题(1).doc
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基于 XGBoost 的光伏阵列多类型复合故障诊断研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究基于XGBoost机器学习算法的光伏阵列多类型复合故障诊断方法,并提供了完整的Python代码实现。文章通过构建XGBoost分类模型,对光伏阵列中常见的多种复合故障(如短路、断路、阴影遮挡、老化等)进行精准识别与分类。研究涵盖数据预处理、特征提取、模型训练与验证全过程,利用实际或仿真数据集训练模型,并通过交叉验证评估其准确率、召回率和F1分数等指标,证明XGBoost在光伏故障诊断中具有高精度和强泛化能力。该方法可有效提升光伏发电系统的运维效率与安全性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事新能源、电力系统、智能运维等相关领域的科研人员或工程师,尤其适合研究生及企业研发技术人员。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站的智能监控与故障预警系统,实现故障的早期发现与定位;②作为科研复现项目,帮助理解XGBoost在实际工程中的建模流程与调参技巧;③为开发更高效的光伏故障诊断算法提供技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,逐步复现模型构建过程,重点关注数据特征构造与模型评估部分,并尝试在自有数据集上进行迁移应用,以深化对算法原理与工程实践的理解。
信息学奥赛2022初赛真题
信息学奥赛真题
浙江省杭州市2015年高考信息技术模拟命题比赛卷子
浙江省杭州市2015年高考信息技术模拟命题比赛卷子,一共十份卷子,作为参考。
蓝桥杯省赛历年真题-下载即用.zip
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 蓝桥杯往届省赛真题,具体涵盖第三届至第八届的赛事题目,已以笔记形式进行整理。
有限控制集模型预测控制下并网逆变器的运行特性与并网性能研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文研究了有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)在并网逆变器中的应用,通过Simulink仿真实现,系统分析了其在稳态、动态及电网扰动工况下的运行特性与并网性能。文中构建了完整的并网逆变器仿真模型,采用FCS-MPC策略对电流、功率等关键变量进行快速精确控制,显著提升了系统的动态响应速度、电能质量及对复杂电网环境的适应能力。研究涵盖控制算法设计、系统建模、性能评估等方面,验证了FCS-MPC在抑制谐波、提高跟踪精度和增强系统稳定性方面的优越性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或新能源并网等相关基础知识,从事电气工程、自动化、能源系统等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解有限控制集模型预测控制在并网逆变器中的应用原理;②掌握基于Simulink的并网系统建模与仿真方法;③为提升逆变器并网性能、优化控制策略提供理论依据和技术参考。; 阅读建议:学习者应结合Simulink仿真环境动手实践,重点关注控制算法与仿真模型的实现细节,对比传统控制方法如PI控制,深入分析FCS-MPC在动态响应速度和抗干扰能力方面的优势与机理。
YOLO算法水族馆环境小丑鱼目标检测数据集-5153张-包含 VOC 和 Yolo 格式标签-支持多种算法训练模型.zip
数据集可视化效果见下方。 YOLO水族馆环境小丑鱼目标检测数据集 目标类别:['clownfish'] 中文类别:['小丑鱼'] 训练集:4246 张 验证集:601 张 测试集:306 张 总计:5153 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['clownfish'] 该数据集聚焦于水族馆环境中各类小丑鱼的精准识别,为水族展示、鱼类健康监测及智能 Aquarium 管理提供高质量视觉数据支持。数据涵盖多种颜色与形态的小丑鱼个体,包括经典橙白条纹、黑白色系、深色变种等,适用于真实水下场景下的目标定位与分类任务。 数据集训练集包含4246张图像,验证集601张,测试集306张,整体分布比例合理,能够充分支撑模型在不同光照、水质和拍摄角度下的泛化能力。各子集样本数量充足,标注覆盖全面,确保模型训练、调优与评估阶段均有稳定的数据基础。 所有图像均经过人工精细标注,每条小丑鱼边界框精确贴合轮廓,即使在低光、高浊度或动态模糊环境下仍保持较高标注一致性。标注规范统一,未发现重叠或错标情况,满足工业级目标检测应用对数据质量的严苛要求。 该数据集可广泛应用于水族馆智能化管理、海洋生物研究辅助系统、家庭 Aquarium 自动监控设备开发以及教育类互动平台中的鱼类识别模块。其丰富的样本多样性与高精度标注特性,使其成为推动水下生物视觉分析技术落地的重要资源。
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