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SSM-网站后台管理系统制作(1)

好久没写博客了,忙于考试和项目答辩,今天整理一下想弄的SSM:本人想做的是博客管理平台,和博客园,CSDN,stackoverflow这些类似。... 由于本人也是第次做,很多地方还有不足的,希望大佬给予建议...

我爱机器学习--机器学习方向资料汇总

转载:... 机器学习爱好者资料 机器学习领域的几种主要学习方式 ...From Stumps to Trees to Forests ...KDD-2014 – The Biggest, Best, and Booming Data Science Meeting

我在CSDN参与的3000个帖子

今日偶然翻到,感慨万千 1:申述:版主,是否扣了我的专家? 2:100急求,随机输出十个小写字母,但是,要求这十个字母不相同 3:求Sn=a+aa+aaa+…+aaa…a(n个a)之值 4:数组题 望高手...顺便散分! 6:VBA请教怎

机器学习干货贴

1.Kaggle Ensembling Guide 摘要:Creating ensembles from submission files Voting ensembles. Averaging Ra... 2.[导读]Machine Learning Theory 摘要:机器学习相关理论,Machine Learning Theory - Part 1: ...

重构区块链

撰写这篇手册,并不简单的因为区块链是个热门话题,更因为随着研究的深入,你会发现这是个相当复杂的领域。关于这话题的信息来源无外乎三个方面:技术文档和代码,商业机构的宣传,研究机构或个人的整理。但是...

你有哪些用计算机技能解决生活问题的经历?

做医院的项目,产品上线之前,为了让医院的工作人员体验一下新系统,我们的传统是要组织医院的人员进行次到两次彩排。在彩排中发现的问题,会让参加的人写在反馈表上提交上来。最近次参加的彩排,医院的人员都很...

运维工程师必备技能

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python编程入门与案例详解-"Python小屋”免费资源汇总(截至2018年11月28日)...

原标题:"Python小屋”免费资源汇总(截至2018年11月28日)为方便广大Python爱好者查阅和学习,特整理汇总微信公众号"Python小屋”开通29个月以来推送过的700多篇文章清单,如果需要本清单的电子版,可以...

C#入门必看实力程序100个

C#入门必看含有100个例字,每个例子都是针对C#的学习关键知识点设计的,是学习C#必须知道的一些程序例子,分享给大家,需要的可以下载

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2020美赛特等奖A题8篇论文

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2019年数模美赛D题一等奖论文中文版本与最终版本,这里面卢浮宫的疏散方法可以修改为任意一篇快速疏散论文,搞数模竞赛的同学可以进行下载学习。

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关于2020年数模美赛c题的,题目,数据,文献资料,一些代码,以及思路和感想。其中在感想部分谈及了C题两种解答方法的对比(评论处理方法,另一种是我们老师带的另外几队拿了H奖的)。我们对这次论文交的比较匆忙,摘要是在最后一点时间里赶出来的,文章很多细节部分都有些问题,特别是问题分析部分忘记放上去就交了,有点尴尬。本来对这次结果不抱太大希望,后来却拿了m奖(虽然对于拿o奖,f奖的大佬们来说这不算什么),但对于失误较多的我们来说已经比较满意了。希望我的分享能对美赛有兴趣的同学起到一些帮助。

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本文为2019年美赛A题特等奖论文中文版,好不容易找到的资源分享给大家,供大家学习。

美赛2019年C题优秀论文原文和中文翻译

内含6片MCM2019年C题优秀论文原文和保留原格式的中文翻译 例 近年来,过量服用已成为美国意外死亡的主要原因,处方类阿片和海洛因是该 类别中最重的违法者。尽管许多人需要阿片类药物来控制其慢性和严重疼痛,但 这些疗法的普遍后果是滥用,成瘾以及升级为更糟的物质。存在多种打击毒品传 播的策略,例如教育,康复和执法。然而,鉴于阿片类药物在美国社会的新普 及,因此有必要针对性地制定战略。 我们开发了一种模型,可以可靠且准确地预测阿片类药物在俄亥俄州,宾 夕法尼亚州,弗吉尼亚州,西弗吉尼亚州和肯塔基州之间的扩散。为此,我们: ● 通过将阿片类药物成瘾视为一种在邻居之间确定性传播的疾病,并假设 其传播可以采用马尔可夫模型来模拟,从而可视化该区域内2010年至2016 年间阿片类药物的运动和传播。这将使我们能够找到一个过渡矩阵,以告 诉每个县彼此之间的影响。我们还将县之间的距离纳入该矩阵。 ● 接下来,我们对整个数据集中的社会经济因素的影响进行了建模,并将 这些变化与该县阿片类药物的使用随时间的增长或收缩的方式相关联。 ● 然后,我们以两种方式组合模型-线性和并行方式。我们用它来估计 毒品 问题发源地的震中。 ● 最后,我们进行了多次模拟并预测了未来的毒品问题,从而从不同的角 度开发了多种策略来应对这种流行病,并从对阿片类药物传播影响最大的 变量中进行选择。 我们的模型将非法使用阿片类药物视为一种疾病,当特定地区的更多人患 有阿片类药物时,这种情况会更频发。这使我们能够对其进行设计,以便将来可 以推广到更大的区域。通过可视化这种传播,我们能够目睹预测的阿片类药物在 主要道路上和沿主要道路的传播比简单邻接所能预测的更长。以这种方式联系在 一起的县既包括震中县,也包括脆弱县。 为了评估我们的外部模型,我们给了它来自所有县的前两年的药物报告数 据,然后将其传播到2016年。我们的预测存在人均10 -5 药物报告的错误。在评估 我们的内部模型时,我们意识到尽管社会经济因素高度相关,但它们无法准确预 测阿片类药物的滥用。

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