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该研究论文集中在Kakeya问题上。 在介绍了历史问题之后，我们用一些早期解决方案的示例全面介绍了Kakeya问题的结果，并提供了该问题最终结果的证明，该问题的解决方案被称为Besicovitch集。 我们给出了Besicovitch集的3种不同构造以及构造的直觉，这与2变量实函数的迭代积分有关。 我们还给出了坎宁安构造，其中简单连接的Kakeya集的面积也趋向于0。此外，我们将生成Kakeya集的过程推广为Kakeya动态。 多重性的定义使我们能够估计Kakeya集的面积。 在下面的讨论中，我们提供了与特定范围内的解决方案有关的猜想。 最后，给出了Kakeya问题的推导。

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实验与作业等仅供学习交流使用，可参考，但请勿抄袭！！ 东北大学张明卫老师C++选修课资料整理，个人单科绩点4.6（年级第二，不知道哪个nb的拿了4.7），内容包括： 1.实验要求及个人实验代码与报告（仅供学习交流使用，可参考，但请勿抄袭） 2.结课作业（自选）——高精度懒标记线段树（仅供学习交流使用，可参考，但请勿抄袭） 3.课堂资料（ppt及课上代码等） 再次强调！！实验与作业等仅供学习交流使用，可参考，但请勿抄袭！！

共包括 两个不同题目的个人实验代码及报告（仅要求做一个实验即可，但是做了两个，且其中一个实验的处理用了两种不同方式） 一份小组实验代码、报告、答辩ppt （用pytorch实现深度神经网络模型，为得到报告中的图，程序共跑了三天）

五个小实验代码和报告（一二重复）