【CSDN编程周赛第17期】赢热门图书《算法竞赛》和定制周边

CSDN学习
CSDN学习官方账号
2022-12-15 10:50:25

一、报名地址:

第17期周赛点击链接报名,12月21日 19点开考(周三):https://edu.csdn.net/contest/detail/31

第16期周赛也在报名中,12月18日 9点开考(周日):https://edu.csdn.net/contest/detail/30

查看更多比赛前往:https://edu.csdn.net/contest/all

 

二、竞赛奖励

本场竞赛由「清华大学出版社 & CSDN」联合主办。

《算法竞赛》 本书解析了算法竞赛考核的数据结构、算法;组织了每个知识点的理论解析和经典例题;给出了简洁精要的模板代码;通过明快清晰的文字、透彻的图解,实现了较好的易读性。点击了解更多详情。

书籍自购地址:https://item.jd.com/13443715.html

【实物奖励】

  • 1. 排名第 1 - 3 名 的参赛者可获得清华大学出版社赞助的实体书 《算法竞赛》 × 1
  • 2. 排名第 4 - 10 名 的参赛者可获得CSDN提供的「程序员杂志 」× 1 或「定制帆布包 」× 1 或「定制扑克牌 」× 1

【电子奖励】

  • 1. 排名第 1 -10 名 的参赛者可获得竞赛专属电子证书
  • 2. 参与考试 的参赛者可获得竞赛达人勋章(可升级)

三、考试时间

12月21日 (周三)19:00—21:00,12月21日 19:00当前页面将开放考试入口,21点考试入口关闭,请在21点前打开电脑浏览器登陆考试系统,登录考试系统后您将有2小时的作答时间完成本次比赛

模拟地址:未参加过竞赛的用户可在PC端打开🔗模拟考试地址 ,熟悉竞赛系统

四、竞赛内容

满分100分,4道编程题,编程题可使用Java、C、C++、C#、Python、JavaScript、lua、go等编程语言

五、竞赛规则

1、比赛遇到的bug请到🔗CSDN线上竞赛第17期参赛BUG反馈 帖子下评论反馈,我们会根据bug的严重程度,第一个反馈该bug的用户1-50元打赏;

2、考生交卷30分钟后,可在当前页面-比赛成绩栏查看考试成绩,竞赛结束后12小时,所有考生可在当前页面自行下载考试报告。您的参赛记录会同步显示在您的成就页

3、本竞赛为个人赛,参赛选手报名须保证所提供个人信息真实、准确、有效;

4、本场竞赛获奖名单将于比赛后5个工作日内发布,竞赛奖品将于比赛后 15 个工作日 内进行发放,请获奖选手多加关注CSDN学习官方通知

5、所有比赛需独立完成,不得作弊,不得以任何方式泄露和传播考题,一经发现将封停账号等处理,欢迎大家积极举报违法行为,我们核实后基于后果严重程度,给予举报用户奖励;违规行为包括但不限于

  • 1)多账号提交雷同代码;
  • 2)在竞赛结束前在社区/博客等频道发布、讨论可能会影响竞赛正常进行的内容,包括且不限于发布竞赛题答案、解题思路、方法、提醒注意等;
  • 3)竞赛期间公开寻求题目答案;
  • 4)使用不正当手段影响他人竞赛的;
  • 5)其它影响到比赛公平的行为;

6、CSDN拥有该活动解释权,考试详细问题可扫码或点击链接加入竞赛专区咨询。

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SoftwareTeacher 2022-12-19
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参加比赛吧

内容概要:本文围绕“无人水面艇编队分层模型预测控制”展开研究,深入探讨了在复杂海洋环境下,基于运动学与动力学级联建模的双层MPC控制策略。通过Matlab代码实现,构建了一个上层负责路径规划、下层执行轨迹跟踪的协同优化控制框架,实现了对多智能体编队系统的高精度建模与鲁棒协同控制。研究充分考虑了源荷扰动、环境噪声及系统非线性等实际因素,采用分层优化机制有效提升了控制系统的实时性与稳定性,成功解决了编队保持、动态避障与路径精确跟踪等关键技术难题,为水面无人系统向更高层次的自主化与智能化发展提供了坚实的理论支撑与可行的技术路径。; 适合人群:具备一定自动控制、机器人或船舶工程背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事无人系统控制、智能优化算法或模型预测控制研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标:①掌握MPC在多智能体编队控制中的分层架构设计方法;②理解运动学与动力学耦合建模的实现逻辑;③学习如何通过协同优化提升无人艇编队在复杂环境下的鲁棒性与适应性。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐模块分析,重点关注状态变量定义、约束条件设置及优化求解过程,配合文中仿真实验结果进行调试与验证,以深入理解控制策略的实际效果与参数调优技巧。
本资源提供2000—2025年沈阳市(每5年间隔)建成区矢量分布数据,系统整理沈阳市不同年份建成区空间范围及扩展变化信息,包含可编辑MXD工程文件、标准Shapefile矢量文件以及标准成图TIF文件,可用于城市扩张、土地利用变化及城市空间格局等相关研究。 数据基于多源遥感影像构建,综合利用Landsat中分辨率光学影像、Sentinel-1合成孔径雷达影像和Sentinel-2高分辨率多光谱影像,充分发挥不同传感器在光谱、空间及全天候观测方面的优势,提高建成区识别的稳定性。在此基础上引入随机森林分类算法,通过大量样本训练建立不透水面识别模型,自动提取遥感影像中的城市不透水面信息,并形成不同年份的建成区初步识别结果。 为提高建成区空间边界的完整性和合理性,在初步分类结果基础上进一步结合人口密度数据及空间连通性规则进行结果精炼,过滤零散分布的非城市化噪声像元,优化不透水面斑块的空间连接关系,最终形成连续、完整且具有较好空间一致性的城市建成区范围,从而较为直观地反映2000—2025年(每5年间隔)沈阳市城市空间扩展过程。 标准Shapefile文件支持建成区边界的空间查询、面积统计、属性筛选、叠加分析及专题制图;可编辑MXD工程文件已完成不同年份建成区图层组织、符号配置、标注及地图版式设置,可直接在ArcGIS中进行编辑和二次制图。标准成图TIF可用于科研论文、项目报告、城市规划专题图及教学展示。 该数据可广泛应用于沈阳市城市扩张、建成区演变、土地利用变化、城市规划、生态环境评价及城市空间格局研究,可通过多年份建成区边界叠加分析城市扩展方向、扩张速度及空间形态变化,为城市发展与相关GIS空间分析提供基础数据支撑。

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