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.NET技术 > ASP.NET [问题点数:50分,结帖人hsnhsn]
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百度笔试题面试题集总

1:堆和栈的区别,什么时候用堆...宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索)是最简便的图的搜索算法之,这算法也是很多 重要的图的算法的原型。Prim 最小生成树算法采用了和宽度优先搜索类似的思想。其别名 又叫 B...

JAVA面试208道实用,答案持续更新整理。

、JAVA基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JRE(java Runtime Environment)是java运行时环境,包含了java虚拟机,java基础类库,是java语言编写的程序运行时所需要的软件环境,是提供给想运行java程序的用户使用...

国际标准智商测试 (转载)

​国际标准智商测试 (转载)     ...智商,就是IQ(Intelligence Quotient的简称),通俗地可以理解为智力,是指数字、...这并不困难,以下就是例国内 较权威的IQ测试,请在30分钟内完成(30),之后你就

五年HR招聘与面试的体会

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非科班秋招面试总结

目录 javaSE方面 HashMap与ConcurrentHashMap(hash冲突,扩容机制,1.7与1.8的区别,锁) 面向对象特点 泛型 String StringBuffer StringBuilder Overload 与Override ...final finally finali...

面试刷题11-27

、线下笔试:9.17南邮宣讲会,100min好像,第二天出笔试结果预约面试时间 人很多,大型阶梯教师全部坐满,还坐到隔壁教室了 -选择和填空:java、安全、计算机组成(求页表大小)、操作系统等基本知识。(...

五年HR招聘与面试的体会(转)

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与你分享五年HR招聘与面试的体会

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百度实习生笔试面试经历总结

前序:百度公司每年在5月份左右开始暑期实习生招聘,9,10月份进行校园招聘,4月中旬在网上进行了百度实习生网申,投的是C++岗位,经过半多月的突击准备,刚刚结束了笔试,技术一面,技术二面和HR三面,中午刚回来...

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我和一个女孩的故事

我和一个女孩的故事“如果可以,我宁愿自己能老的快点……,这样我或许可以和我哥在一起,在一起。”如果有个女孩子愿意用自己的年华来换取和你在一起的机会,请你好好珍惜…… 这是我和一个女孩子的故事……一天...

关于编程未来的11预测

午餐后,一个筹码设计的朋友迅速地为自己辩解,他巧妙地解释说,摩尔定律意味着即使在度假期间,他也必须使自己的筹码速度每周提高0.67%。如果他不这样做,那么芯片的速度将不会每两年翻一番。 现在已经到了2017年...

《疯狂的程序员》五

41 绝影想了想,还是摇了摇头,这反而...绝影早就料到自己会去南京,虽然他是不想去,但是周总这么说,他还是感觉很突然,忙问:“小张呢?他也去吗?” “暂时还不安排,如果需要,我们先去,如果有必要我会

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HR的战斗历史

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2020美赛特等奖A题8篇论文

2019年美赛D题一等奖论文

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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2020美赛a题海温数据,1877年至今,趁比赛还没结束上传赚点资源值 全球海洋温度影响某些海洋生物的栖息地质量。当温度变化太大,它们无法继续繁荣时,这些物种就会迁移到其他更适合它们现在和未来生活和繁殖成功的栖息地。其中一个例子就是美国缅因州的龙虾种群,它们正缓慢地向北迁移到加拿大,那里的海洋温度较低,为它们提供了更合适的栖息地。这种地理种群的转移可能会严重影响依赖海洋生物稳定性的公司的生计。 您的团队已被苏格兰北大西洋渔业管理协会聘请为顾问。该协会希望在全球海洋温度升高的情况下,更好地了解与苏格兰鲱鱼和鲭鱼从它们目前的栖息地苏格兰附近迁移有关的问题。这两种鱼类为苏格兰渔业做出了巨大的经济贡献。鲱鱼和鲭鱼种群分布位置的变化,可能会让规模较小的苏格兰渔业公司在经济上变得不切实际。这些公司使用渔船,但船上没有冷藏设备。

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2020美赛C题资料.zip

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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