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2017-2021年全国大学生数学建模大赛国赛获奖优秀论文

本文介绍了浮点数的表达方式，包括阶和尾数两部分。在两个浮点数相加时，需要先对阶，即将大阶向小阶对齐，同步将尾数左移或右移n位，或将小阶向大阶对齐，同步将尾数左移或右移n位。此外，本文还介绍了计算机运行工程中的突发事件处理方式，规定CPU临时停止正在运行的程序，转去为突发事件服务，服务完毕后再自动返回原程序继续执行，这个过程称为中断。在中断处理过程中，需要保留现场的目的是为了能够在返回原程序后继续执行。

2023年Java最新全套面试题资料，包含：Dubbo、JVM、Kafka、Linux、MongoDB、MyBatis、MySQL、Netty、Nginx、RabbitMQ消息中间件、Redis、Spring、SpringBoot、SpringCloud、SpringMVC、Tomcat、Zookeeper、并发编程、多线程、集合框架、乐观锁与悲观锁设计模式、数据库、性能优化等等。 适宜阅读人群：需要面试的初/中/高级 java 程序员、想要查漏补缺的人、想要不断完善和扩充自己 java 技术栈的人、java 面试官

2022 APMCM summary sheet 为解决全球变暖对全球气温的影响问题，本文采用ARMA模型、LSTM模型和Stacking模型融合对未来全球温度变化趋势和影响因素预测进行分析。 对于问题一的第一部分，需要每十年的全球平均温度的增幅进行比较并绘制折线图进行表示，分析得到同意2022年3月全球气温的上升确实比以往任何10年期间观测到的升幅都要大的结论。对于问题一的第二部分，我们分别建立了ARMA模型和LSTM模型用时间来拟合过去的温度变化，并预测2100年12月前的温度。对于问题一的第三部分，使用第二部分的两个模型进行预测，预测结果不一致，ARMA模型预测到2100年6月，2050年5月全球平均温度到达20℃，LSTM模型预测为2050年到2300年全球平均气温均低于20℃，所以根据此模型预测趋势推断出以后全球平均气温不会高于20℃。对于问题一的第四部分，根据相关计算得到两个模型的平均绝对误差分别为0.31，0.0195，根据以上数据我们得出LSTM模型预测的更准确。 对于问题二的第一部分，我们使用经纬度和时间两组数据对温度进行预测，为了确保模型的健壮性,我们采用Sta

1、 分布式系统的定义、特点及主要设计目标 2、 分布式系统透明性主要包括哪几方面 3、 策略和机制有什么不同 4、 分布式系统的可扩展性包括哪些方面 5、 集

利用中尺度数值模式WRF，结合WRF-Var三维变分系统，同化了雷达资料和常规、非常规观测资料，对2006年第8号小型超强台风“桑美”进行数值模拟试验。结合实况验证，WRF较好地模拟本次台风暴雨过程，基本反映实况台风演变过程。利用模式输出的具有高时空分辨率的模拟结果对“桑美”台风短时强暴雨进行诊断分析，表明“桑美”台风具有较好的对称性结构，涡旋结构紧密，云团内部气流强烈辐合上升，这是降水高度集中的动力因素；中尺度辐合带以及强回波带始终环绕中心眼区呈同心圆形状逆时针旋转，验证了台风螺旋云带的形成是产生台风暴

为开发符合医学数字成像与通讯（DICOM）标准的医学计算机断层扫描（CT）图像三维可视化系统，探讨了DICOM文件系统的结构和解析方法、医学CT图像窗宽/窗位调节技术及其三维可视化算法，描述了系统的结构和各功能模块的实现方法。通过对医学CT图像三维可视化软件的开发，比较了表面绘制和体绘制的特点，成功而有效地实现了符合DICOM标准的医学CT图像的三维可视化，为影像诊断提供了形象直观的技术方法，具有广泛的临床应用价值。

1.Vue的双向绑定（可能会有更好的解答 因为这个太常见了） 使用发布订阅模式将数据劫持和模板编译结合，实现双向绑定 1.observer 数据监听器，能对数据对象的所有属性进行监听,通过Object.defineProperty劫持. （vue3 proxy)将他们转化为getter/setter,如果发生数据变化会通知订阅者 2.compile 指令解析器 对每个元素节点进行解析 根据指令模版替换数据 以及绑定相对应的更新函数 3.watcher 观察者 作为observe和compile的桥梁 能够订阅并通过订阅者收到每个属性变动的通知，执行指令绑定的回调函数 从而更新试图 4.dep 订阅者 管理数据的订阅者 当数据发生变化之后 通知观察者来更新视图 2.v-model原理 1.本质是语法糖 等价于v-bind绑定属性的值 及v-on绑定input事件 监听input事件的输入 调用defineproperty方法 来修改属性的值 3.promise原理(高频题） 1.js异步编程的一种解决方案 表示一个异步操作的最终完成（或失

使用安装在南京信息工程大学实验场的法国电场仪AME0340于2009年观测试验期间的观测资料，将大气电场仪采样序列数据经快速傅里叶变换，得到序列的功率谱。对晴天和伴有闪电天气的地面大气电场数据进行了小波函数为sym5的7层分解，大大降低了地面大气电场数据波形的重叠度。通过对伴有闪电天气的地面大气电场数据进行小波7层分解，地面大气电场信号的低频部分不仅突出显示了地面大气电场值的主要变化趋势，而且能清晰的分辨出闪电过程中较强的正负地闪次数。为利用地面大气电场强度值的变化特征进行闪电预警提供了更有效的信息。