蓝桥杯python B组暴力解题
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第14届蓝桥杯Python省赛真题-大学B组
### 第14届蓝桥杯Python省赛真题解析 - 大学B组 #### 考生须知概述 为了确保参赛者能够顺利进行比赛并理解考试规则,本部分详细介绍了考试流程及相关注意事项。 - **考试流程**: - 开始后,参赛者需下载题目,...
2022蓝桥杯PythonB组解析[代码]
本文细致地分析了2022年蓝桥杯Python B组的省级竞赛题目,涵盖了从试题A到试题J的具体内容、解题思路和代码实现。作者小蓝深入浅出地介绍了参赛过程中的心路历程,包括赛前的准备、比赛中的体会以及比赛后的反思。...
Lesson_Python_TsingPig-蓝桥杯python
- 蓝桥杯Python冲刺课_课时4 暴力 & 哈希 & 前缀和:暴力法是解决算法问题的一种直接手段,哈希用于快速数据检索,前缀和则是一种优化求和问题的技巧。 该教程内容丰富,既包括了Python语言的基础知识,也覆盖了...
蓝桥杯Python题解[可运行源码]
蓝桥杯Python题解系列详细地展开了对于第十六届蓝桥杯Python B组比赛中八道题目的深入分析和解答。在这些题解中,作者不仅分享了自身的解题经验,还针对性地提供了每个问题的解题思路和对应的代码实现。这不仅为读者...
【蓝桥杯Python编程大赛】25道经典算法题目解析:涵盖质因数分解、数学运算与字符串处理
内容概要:本文档提供了25道蓝桥杯Python编程大赛的经典题目及其详细解析,涵盖基础算法、字符串处理、数学运算等高频考点。每个题目都附有完整的Python代码实现和算法分析,确保代码可以直接运行。例如,分解质因数...
蓝桥杯省赛14天冲刺营总结 AB组 C/C++、Java、Python组都适用
蓝桥杯省赛是一项面向计算机专业学生的算法竞赛,涵盖AB组、C/C++、Java和Python等不同编程语言。本文档总结了针对蓝桥杯省赛的14天冲刺营训练要点,适用于所有组别。文内详细阐述了赛题变化、分值分布、解题技巧、...
杭州电子科技大学校园网Wi-Fi登录工具_深澜校园网模拟登录Python实现_提供自动化校园网认证解决方案_支持Python脚本开发与网络请求处理_实现校园网登录状态检测与自动重连.zip
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Python + 基于进阶开发对 Godot 引擎提供支持!.zip
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JavaC组蓝桥杯107道历年真题.pdf
### JavaC组蓝桥杯107道历年真题知识点概览 #### 一、蓝桥杯概述 蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛是中国一项面向高校学生的大型信息技术类竞赛活动,旨在培养大学生的创新能力及实践能力。该赛事不仅考察参赛...
蓝桥杯省赛第15届真题自做
第15届蓝桥杯省赛的真题自做,对于参赛者而言是一次难得的实战演练机会,它不仅能够检验参赛者在算法和数据结构方面的学习成果,还能够锻炼解题思路和编码技巧。 在准备比赛的过程中,参赛者需要熟练掌握多种编程...
【蓝桥杯竞赛】全国软件和信息技术专业人才大赛:竞赛介绍、案例解析与开发技术指导蓝桥杯竞赛
竞赛涵盖软件类(如Java、C/C++、Python、Web开发)、电子类(如嵌入式、单片机、物联网)和青少年创意编程组等多个方向,分为省赛和全国总决赛两个阶段。竞赛题目注重实际应用,考察学生的算法设计、数据结构应用、...
【蓝桥杯备考】竞赛题型解析与高效备考策略:编程与算法能力提升经验分享
接着阐述了针对不同题型的核心解题技巧,包括填空题的数学思维、暴力枚举和工具辅助,编程题的审题、代码模板化及优化策略,以及结果提交题的严格验证和逆向思维。随后提出了高效备考策略,分为基础、强化和冲刺三个...
真题解析│蓝桥杯省赛真题“送分题”之第几个幸运数.pdf
本题目源自2018年蓝桥杯软件类省赛(C/C++大学A组),是一道典型的算法题。题目要求考生帮助小明计算他的编号——59084709587505,是第几个幸运数字。在X星球上,国王只喜欢数字3、5和7,并规定只有当游客编号仅包含...
算法竞赛蓝桥杯备赛全指南:资料整合、真题解析与实战优化策略
文章以“互质数计数”真题为例,展示从暴力求解到基于质因数分解与容斥原理优化的完整解题路径,强调算法优化与代码调试的重要性。同时提出三阶段备赛法、高效工具链(VS Code、GitHub、DrawIO)及避坑建议,助力...
【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究(Simulink仿真实现)
【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕《【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究(Simulink仿真实现)》展开,重点介绍了利用SLSPC拓扑结构构建高阶无线电力传输(WPT)系统的原理与方法。通过Simulink仿真平台,详细实现了系统的建模、参数设计与性能分析,探讨了系统在不同负载条件、耦合距离和频率下的传输效率与稳定性表现。研究突出了SLSPC结构在提升传输效率、降低电磁干扰和增强系统鲁棒性方面的优势,属于高水平SCI一区论文的复现工作,具备较强的学术价值与工程应用前景。; 适合人群:具备电力电子、无线电能传输基础知识的硕士、博士研究生及科研人员,熟悉MATLAB/Simulink仿真环境的研发工作者。; 使用场景及目标:①用于高校或科研机构开展无线电能传输方向的教学实验与课题研究;②为高效率、高稳定性的无线供电系统设计提供理论依据与仿真验证手段;③支撑SCI论文写作与高水平项目申报。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink模型与关键参数设置,动手复现实验结果,并进一步探索不同拓扑结构与控制策略对系统性能的影响,以深化对高阶WPT系统工作机制的理解。
【STFT-CNN-BiGRU的故障诊断】基于短时傅里叶变换(STFT)结合卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)的故障诊断研究(Matlab代码实现)
【STFT-CNN-BiGRU的故障诊断】基于短时傅里叶变换(STFT)结合卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)的故障诊断研究(Matlab代码实现)
Bayes-ISSA-BP贝叶斯优化+改进的麻雀搜索算法双层优化BP神经网络多输入单输出回归预测,MATLAB完整代码和数据
Bayes-ISSA-BP贝叶斯优化+改进的麻雀搜索算法双层优化BP神经网络多输入单输出回归预测,MATLAB完整代码和数据 算法步骤 数据准备:数据归一化,按7:3划分训练集和测试集。 贝叶斯优化层: 目标函数:以网络在验证集上的RMSE为优化目标。 优化变量:隐藏层节点数(整数)、学习率(对数尺度)。 输出:一组最优的(hiddenSize, learnRate)。 ISSA优化层: 编码:将BP网络的所有权重和阈值编码为一个长向量。 初始化:使用Tent混沌映射初始化麻雀种群。 迭代优化:按照麻雀的发现者-跟随者-侦察者模型更新位置,融入莱维飞行、自适应权重等改进策略。 适应度计算:以网络在训练集上的RMSE作为适应度。 输出:一组最优的权重向量。 BP网络训练:使用ISSA优化的权重作为初始值,采用反向传播进行微调训练。 预测与评估:在测试集上进行预测,计算多个性能指标。 平台:MATLAB (推荐R2020a或更高版本)
5b112学校食堂订餐系统lgl.zip
项目资源包含:可运行源码+sql文件 源码都是精心调试,可以有偿支持部署,谢谢支持。 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 项目具有较高的学习借鉴价值,也可拿来修改、二次开发。 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主看到后会第一时间及时解答。 开发语言:Java 框架:SpringBoot JDK版本:JDK1.8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9
同步电机与构网型变流器的频率稳定性研究(Simulink仿真、Matlab代码)
同步电机与构网型变流器的频率稳定性研究(Simulink仿真、Matlab代码)内容概要:本文围绕《同步电机与构网型变流器的频率稳定性研究》展开,结合Simulink仿真与Matlab代码实现,深入探讨同步电机与构网型电力电子变换器在电力系统频率稳定性中的作用机制。研究通过建立详细的动态模型,对比分析两类系统在不同工况下的频率响应特性,重点考察构网型变流器在低惯量电网环境中对系统稳定性的支撑能力,揭示其与传统同步电机在惯量、阻尼及调频响应方面的异同,并提出优化控制策略以提升系统整体频率稳定性。配套提供的仿真模型与代码有助于读者复现结果并进一步开展创新性研究。; 适合人群:具备电力系统、自动控制或电力电子相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握同步电机与构网型变流器的建模方法与仿真技巧;② 深入理解二者在频率稳定中的动态交互机制;③ 学习并复现先进控制策略,用于改善高比例新能源接入下的电网稳定性问题;④ 为撰写学术论文、完成课题项目或工程方案设计提供技术参考与代码支持。; 其他说明:资源包含完整仿真模型与可运行Matlab代码,建议读者结合理论学习与仿真实践,重点关注系统参数设置、仿真结果分析与控制算法实现细节,以达到最佳学习与研究效果。
卡尔曼滤波算法,全网最详细公式推导,探索式带领小白入门!!!
内容概要:本文通过探索式推导,从最简单的两组测量数据融合问题入手,逐步揭示卡尔曼滤波的核心原理。文章首先指出直接求平均的局限性,进而引入“权重”概念,并基于无偏性原则和方差最小化目标,推导出最优融合权重与最小融合方差的数学表达式。随后通过对比验证和理论证明,阐明了该方法相较于简单平均的优越性。最后,将静态最优融合理论与卡尔曼滤波的动态机制进行对应,明确卡尔曼增益即为动态最优权重,状态更新公式即为加权融合过程,从而建立起从静态融合到卡尔曼滤波的直观联系。; 适合人群:具备一定概率统计和线性代数基础,对信号处理、控制理论或数据融合感兴趣的初学者及工程技术人员,尤其适合希望深入理解卡尔曼滤波本质而非仅套用公式的读者。; 使用场景及目标:①理解加权融合中“精度高者权重更大”的定量实现方式;②掌握卡尔曼滤波中卡尔曼增益与状态更新公式的物理意义及其数学来源;③建立从静态数据融合到动态滤波算法的思维桥梁; 阅读建议:此资源以问题驱动、逐步推导的方式讲解,建议读者跟随文中每一步数学推导,动手验算示例数据,重点理解无偏性约束与方差最小化目标的作用,并结合表格对照掌握静态参数与卡尔曼滤波参数的映射关系,以实现对卡尔曼滤波本质的真正领悟。
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