zabbix4j-0.1.6.jar 及其相关jar包。包括：commons-codec commons-logging gson httpclient httpclient-cache httpcore junit log4j lombok slf4j-api slf4j-log4j12 zabbix4j

win64下python使用jdbc链接数据库的包JayDeBeApi-0.1.6.tar.gz及依赖包JPype1-0.6.3.tar.gz

leap-plugins-0.1.6.js

Sci-Hub-0.1.6.zip 。

包含了一些数据操作用的函数，当前版本0.1.6。用于建模的数据清洗、重采样 、离散化、计算信息值等操作。拷贝后使用pip3 install + 路径/文件名即可。依赖的包目前为numpy,pandas和pickle，都是常用基础包

hisat-0.1.6-beta-source.zip 转录组mapping软件

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文章目录前言： 前言： 开始前我们先回答几个问题 1.Jetpack是什么/干嘛的/怎么用？ 2.android-sunflower-0.1.6是什么？ 问题一： Jetpack是什么？ 给出下图： ...

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2020年美赛C题O奖论文（含6篇）

Android Studio教程，该教材会详细介绍Android Studio如何使用，包括在Windows平台下载安装Android Studio、配置、代码重

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2020年2月份美赛发布的题目ADE，是原始文件，包含有原题目给的数据等。 pdf格式全英，需要的朋友们直接下载就可以啦，里面的东西没有动过，需要翻译可以看我的博客/

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

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2020美赛特等奖A题8篇论文

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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这份内容是美赛我女票队参加美赛的做题全过程，包括论文终稿、一些零散部分、题目原题+翻译、代码、参考文献中英文。。。由于个人懒得整理成文，就一股脑的都扔给你，能看懂多少收获多少全凭造化，收一积分，算是认为内容值这个价吧，当然，如若觉得不值者，评论私聊包退。。。

Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。如今，越来越多的项目采用 Git 来管理项目开发，可见Git软件学习的重要性。但是，在学习的过程中，我们会发现初学者很难找到一个由浅入深，学完后

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。

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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2019美赛A-E题O奖论文-及题目中英文 A：1902727，1910246，1917933，1919022，1924781，1926690 B:1908286，1908904，1915782，1923964，1924588 C：1900577，1901213，1901679，1906204，1909434，1922154 D:1900007，1902407，1908810，1922074，1922748，1923074，1924801 E:1902029，1902054，1902917，1903455，1916129，1916777，1924813，1926224

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