内容概要：本文档作为建模大赛的入门指南，详细介绍了建模大赛的概念、类型、竞赛流程、核心步骤与技巧，并提供实战案例解析。文档首先概述了建模大赛，指出其以数学、计算机技术为核心，主要分为数学建模、3D建模和AI大模型竞赛三类。接着深入解析了数学建模竞赛，涵盖组队策略（如三人分别负责建模、编程、论文写作）、时间安排（72小时内完成全流程）以及问题分析、模型建立、编程实现和论文撰写的要点。文中还提供了物流路径优化的实战案例，展示了如何将实际问题转化为图论问题并采用Dijkstra或蚁群算法求解。最后，文档推荐了不同类型建模的学习资源与工具，并给出了新手避坑建议，如避免过度复杂化模型、重视可视化呈现等。; 适合人群：对建模大赛感兴趣的初学者，特别是高校学生及希望参与数学建模竞赛的新手。; 使用场景及目标：①了解建模大赛的基本概念和分类；②掌握数学建模竞赛的具体流程与分工；③学习如何将实际问题转化为数学模型并求解；④获取实战经验和常见错误规避方法。; 其他说明：文档不仅提供了理论知识，还结合具体实例和代码片段帮助读者更好地理解和实践建模过程。建议新手从中小型赛事开始积累经验，逐步提升技能水平。

用msp430f149做飞控,只有8MHZ的频率，内部资源也没有stm32的多，所以采用两块芯片一起，一块控制姿态，一块做任务用。 硬件介绍: 电机是空心杯（2000转/min） ，电池是11.1V的航模电池 采用2块msp430f149最小系统做飞控板，一块用来姿态控制，一块用来完成题目要求，两者之间通过串口通信 陀螺仪用的是MPU9150（九轴），自带有地磁传感器，不需要再加地磁传感器 数据融合是靠MPU9150的内部DMP处理输出（该部分程序时移植32单片机的，针对430的时钟频率对该部分程序做了一些调整） 姿态控制算法是PID msp430四轴飞行器演示视频 msp430四轴飞行器演示视频（加遥控器） 电路城语:此资料为卖家免费分享，不提供技术支持，请大家使用前验证资料的正确性！如涉及版权问题，请联系管理员删除！ 附件包含以下资料: 配套四旋翼飞行器简易遥控器制作:点击查看

2024-2025年度广东省职业院校技能大赛网络建设与运维样题

为贯彻落实全省工业和信息化工作会议精神，大力培育河南省高素质网络安全技术技能人才队伍，推动我省工业互联网安全政策、技术和产业协同创新发展，支撑制造强省和网络强省建设，根据中国信息通信研究院印发《关于组织开展2024年中国工业互联网安全大赛选拔赛的通知》要求，经研究，决定举办2024年中国工业互联网安全大赛河南省选拔赛。本次竞赛内容由初赛和复赛两部分组成：第一部分为初赛（理论知识选拔赛），包含工业信息安全领域理论知识竞赛、CTF竞赛；主要考核参赛选手对网络安全及工业互联网安全相关政策法规、基础知识的掌握情况以及技术应用水平。考点范围包括但不限于Web安全、密码学、逆向工程、破解等技术领域。第二部分为复赛（安全技术实操赛），包含虚拟场景实战竞赛、实体场景安全运维赛。考核选手在工业互联网安全领域知识和技能应用水平，包括但不限于物联网、移动通信及5G、人工智能及自动化、智能制造、工控安全等应用方向，以及相关工业互联网应用场景安全实操技能。

内容概要：本文档包含了2024年信息素养大赛C++算法创意实践挑战赛小学组初赛的真题。题目涵盖了单选题和判断题两种形式，涉及C++的基础语法、运算符、条件语句、循环结构以及简单的算法逻辑。每道题目旨在考察参赛学生对C++语言的理解和应用能力，如变量定义、布尔表达式、输入输出操作、数学运算等。 适合人群：小学阶段的学生，尤其是对编程感兴趣并有一定C++基础知识的学习者。 使用场景及目标：本套试题适用于准备参加信息素养大赛的小学生进行自我测试和练习，帮助他们巩固所学知识，提高解题能力和编程思维。 其他说明：文档不仅提供了具体的题目，还附带了一些背景信息，有助于考生更好地理解和解答问题。同时，对于教师来说，这份资料也是教学过程中非常有价值的参考资料。

江西省第二届职业技能大赛—网络系统管理项目竞赛样题

《商务数据分析与应用》是现代商业环境中至关重要的技能之一，特别是在职业教育领域，它已经成为高职教育的重要组成部分。2023年广西职业院校技能大赛高职组的这一赛项旨在提升学生在商务数据分析领域的实践能力和理论素养，以适应快速发展的数字经济时代。 商务数据分析涉及到多个方面，包括数据收集、清洗、分析以及解读。在实际竞赛中，参赛者可能需要运用统计学原理，通过Excel、Python、R等工具处理大量数据，进行描述性分析、预测性分析和诊断性分析，甚至进行更高级的预测建模和优化策略。这不仅要求选手掌握基本的数据处理技巧，还应具备一定的业务理解和解决问题的能力。 描述性分析是商务数据分析的基础，通过汇总和可视化数据来了解业务现状，如平均值、中位数、众数等描述统计量，以及柱状图、饼图、折线图等图表展示。这一步骤帮助理解数据的基本特征，为后续分析提供依据。 预测性分析利用历史数据建立模型，对未来趋势进行预测，例如时间序列分析、回归分析等。在商务环境中，这有助于企业制定销售策略、预算规划等。 再者，诊断性分析则涉及探索数据背后的因果关系，通过相关性分析、协方差分析、主成分分析等方法找出影响业务的关键因素。这一过程对于问题定位和决策制定至关重要。 此外，随着大数据技术的发展，参赛者可能还需要掌握数据挖掘和机器学习算法，如聚类分析、决策树、随机森林等，以实现更复杂的数据洞察。 在此次竞赛中，文件"109-2023年广西职业院校技能大赛高职组《商务数据分析与应用》赛项竞赛样题"很可能包含了具体的数据集、分析任务和评估标准。参赛者需要根据这些信息，运用所学知识解决实际问题，展示其在数据驱动决策方面的综合能力。 总体而言，商务数据分析与应用不仅是技术技能的比拼，也是逻辑思维和创新解决问题能力的体现。通过这类比赛，学生能够提升自己的专业技能，同时增强对商务环境的理解，为未来职业生涯打下坚实基础。

在当今科技高速发展的时代，机器人大赛成为了检验机器人技术、创新思维和团队协作能力的重要平台。其中，"睿抗机器人大赛"作为一项备受关注的赛事，为参赛者提供了展示其机器人设计与编程能力的竞技场。而"魔力元宝案例教程"则是该赛事中一项特别设计的教程案例，旨在通过具体的机器人应用实践，教授参与者如何利用机器人技术解决现实问题。 本次教程的核心是ROS（Robot Operating System），这是一个用于机器人应用开发的灵活框架，提供了诸如硬件抽象描述、底层设备控制、常用功能实现、进程间消息传递和包管理等功能。通过ROS，开发者可以更高效地构建复杂的机器人行为，实现机器人的感知、决策和动作。 在本教程中，参与者将接触到日志记录和课件学习两种主要的学习方式。日志记录是机器人开发中不可或缺的环节，它帮助开发者追踪程序运行状态，记录关键信息，便于故障排查和性能分析。通过查看日志文件，参赛者可以了解在魔力元宝案例中，机器人如何响应不同的指令，执行相应的任务。 而课件则是学习ROS和机器人技术的重要途径，通常包含文字、图像、视频和代码示例等多种形式，为学习者提供系统性的知识和实践指导。在课件的帮助下，参赛者可以快速掌握ROS的安装、配置、编程接口等基础知识，并能够将这些知识应用于魔力元宝案例的具体实践之中。 通过参与"睿抗机器人大赛-魔力元宝案例教程"的学习与实践，参赛者将获得宝贵的实战经验，不仅能够提升自身的技能水平，还能够为未来的职业生涯和科技创新打下坚实的基础。

工程创新训练大赛智能网联车辆赛道LKA将近完美的案例LKA部分

针对中国机器人及人工智能大赛城市道路识别赛项的基于U-Net的车道线检测模型（包含原始图片，打标之后的文件，以及训练结果） 具体使用方法可参考笔者的上一篇博客：基于U-Net的车道线检测模型（中国机器人及人工智能大赛城市道路识别赛项） U-Net是一种流行的深度学习架构，主要用于图像分割任务，特别适合处理具有小数据集的问题。在自动驾驶领域，U-Net模型可以用来进行车道线检测，这一功能对于确保自动驾驶车辆安全、准确地行驶在道路上至关重要。 在中国机器人及人工智能大赛的城市道路识别赛项中，参赛者需设计和训练一个车道线检测模型。U-Net模型由于其结构设计和性能特点，被广泛应用于这一场景。U-Net模型的核心在于其对称的“U”形架构，该结构通过一系列卷积层、池化层和上采样层来捕获图像的上下文信息。模型的编码器部分负责逐步压缩输入图像，提取特征，而解码器部分则逐步恢复图像的空间分辨率，同时在上采样过程中合并特征，生成最终的分割图。 在车道线检测任务中，U-Net模型的训练数据包括原始道路图像以及相应的标记图像。标记图像中，车道线被清晰地标注出来，通常使用二值化或其他方法，以便模型能够学习区分车道线和其他道路表面。训练过程涉及将这些成对的数据输入模型中，通过反向传播算法调整模型参数，最小化预测分割图和标记图之间的差异。 该模型的成功应用不仅取决于其架构，还依赖于训练过程中的数据质量、标注准确性以及超参数的调整。在训练过程中，通常需要对模型进行多次迭代，不断优化以达到最佳性能。一旦训练完成，模型将能够准确地识别新图像中的车道线，为自动驾驶系统提供关键的视觉信息。 此外，U-Net模型的通用性和高效性使其成为处理医学图像分割、卫星图像分析等其他领域图像分割任务的理想选择。其独特的编码器-解码器结构使得它能够处理图像中的局部特征和全局上下文信息，同时保持空间层级结构，这对于精确的图像分割至关重要。 尽管U-Net模型在多个领域显示出强大的潜力，但其性能仍然受限于训练数据的质量和多样性。未来的研究可能会探索如何通过合成数据、数据增强或其他技术来改善模型的鲁棒性和泛化能力，以应对现实世界中各种复杂和不可预测的场景。 U-Net模型作为图像分割任务中的一个重要工具，其在车道线检测方面的应用是自动驾驶技术进步的一个缩影。通过精心设计的网络架构和严格的训练过程，U-Net不仅能够提供高质量的车道线检测结果，还能够为未来的自动驾驶系统集成提供坚实的技术基础。