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很不幸的是，由于疫情的关系，原本线下的AWD改成线上CTF了。这就很难受了，毕竟AWD还是要比CTF难一些的，与人斗现在变成了与主办方斗。 虽然无奈归无奈，但是现在还是得打起精神去面对下一场比赛。这个开始也是线下的，决赛地点在南京，后来是由于疫情的关系也成了线上。 当然，比赛内容还是一如既往的得现学，内容是关于大数据的。 由于我们学校之前并没有开设过相关培训，所以也只能自己琢磨了。 好了，废话先不多说了，正文开始。 一.比赛介绍 大数据总体来说分为三个过程。 第一个过程是搭建hadoop环境。 这个开始我也挺懵的，不过后来看了个教程大概懂了。总的来说，hadoop就是一个集成环境，这个环境里

使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

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东北大学编译原理实验一候选代码，是简单的词法分析程序，

为研究煤的孔隙特征对煤体宏观物理特性的影响,对煤的孔隙结构进行定量表征和分析。以大柳塔煤矿长焰煤煤样为研究对象,基于X射线三维显微CT扫描得到的数据体,结合三维可视化软件Avizo的三维重构技术及图像灰度分割技术得到煤体的微观孔隙模型,并建立了煤孔隙三维展布模型和孔隙球棒模型。通过提出的方法和模型的建立,对长焰煤的孔隙微观参数—孔隙率、孔隙半径、喉道半径、孔隙体积、喉道体积、配位数等进行了统计分析。结果表明:在微观尺度下,长焰煤煤样孔隙总体分布比较分散,孔隙率15.47%,通过孔隙的球棒模型统计出的孔隙数27 432,喉道数38 829及其他的孔隙微观参数。

中国陆地实际蒸散发数据集（1982-2017），用ArcGIS Pro或ArcMap将NC数据转为tif格式 1.将蒸散发数据Ea_1982_2017_CR.nc导出为逐月的TIFF数据（共432个月） 2.将导出的逐月TIFF数据进行逐年求和，然后重采样为空间分辨率1km的栅格，裁剪出需要的区域，输出为逐年的TIFF数据。 3、空间分析建模的学习、ModelBuilder