这是公司搞活动时做的评分程序，觉得挺好，就一起分享给大家吧。。。 1、评分程序采用公司主题背景，按键隐蔽设计，所以可以直接用于背景+现场评分，不需来回切换屏幕。 2、分辨率设置为：1024 x 768。 3、系统设计最多为10个评委和20位比赛选手。 4、支持小数点运算。 5、去掉一个最高分和一个最低分，得出平均分。 6、最后一位评分结束后，点击排名，可以得出名次。 7、开始评分后会在“D:\hsy”文件夹中对应生成各选手得分情况，如：“1号选手.txt....2号选手.txt”（所以必需要有D盘）。 8、支持跳过和重唱。 9、“评：1”表示等待对1号选手进行评分。 10、有几个评委就点击几个评委，不能超过实际评委数量。 此评分系统是在此论坛某前辈代码基础之上改造而来，特此感谢！ 稍加修改即可用于公司各比赛评分场合。 如果觉得里面的代码写的比较乱，可以进行修改，谢谢!

第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集_初赛 第五届工业大数据比赛-风机-测试集

大数据杯2021 这是我比赛参赛作品的资料库

设定时间后倒计时，每一时间点提示！适用于比赛演示等方面。

DOTA-DOAI 抽象的 这个repo是我们团队参加DOTA相关比赛的代码库，包括旋转和水平检测。 我们主要使用基于的两阶段检测器，由和完成。 我们还推荐了一个基于张量流的，由领导。 表现 DOTA1.0（任务1） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN ResNet152_v1d (600,800,1024)->MS DOTA1.0 trainval DOTA1.0测试 78.99 全部 2x 是的 2X GeForce RTX 2080 Ti 1 cfgs_dota1.0_res152_v1.py DOTA1.0（任务2） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN（内存消耗） ResNet152_v1

比赛组织者 零依赖性模块，用于组织比赛 关于 这个用于Node.jsJavaScript模块促进了比赛的组织和执行。 锦标赛可以通过单淘汰，双淘汰，循环赛，双人循环赛，瑞士和荷兰语配对。 如果选择循环赛，双循环赛，瑞士人或荷兰人，则可以淘汰单淘汰赛或双淘汰赛。 对于瑞士，荷兰和循环锦标赛，支持以下决胜局系统： 布赫霍尔茨切1 索尔科夫（布赫霍尔茨） 中位布赫霍尔茨 索纳本-伯格（新城） 累积（和累积对手） 相对 魔术TCG 对手的比赛胜率 比赛胜率 对手的比赛获胜率 宠物小精灵TCG 对手的比赛胜率 对手的对手胜率 几个细节 对于双重淘汰，玩家移动到输家方括号中的方法遵循所述的相同的四个交替顺序。 对于循环赛（和双循环赛），玩家通过配对。 对于瑞士人和荷兰人，创建配对算法既快速又有效，但并不完美。 两种格式都保证玩家不能多次玩。 荷兰算法确保玩家不能具有+/- 3的

足球比赛 带有积分的足球比赛系统，每次比赛都会产生随机结果并确定获胜者 动机 该项目是针对选择性就业过程所带来的挑战而提出的。 挑战 开发一个运行点足球比赛系统，每个俱乐部分两个班次面对对方。 该系统应具有以下功能： 阅读一个TextArea，其中包含团队及其各自区域的列表，并用“;”分隔。 在屏幕上显示所有球队的比赛组合，指示比赛的城市，往返等； 在屏幕上显示归还游戏的组合，颠倒第一轮的每个游戏的顺序； 为在回合中生成的每个游戏生成随机结果，然后返回； 确定冠军，考虑：胜利= 3分； 抽奖= 1分; 当同一城市中的同一场比赛有两场比赛时，标志与文本“ Double Round”匹配；

注意：lol_stats 被完全重写为一个单独的项目。 这是由于 Riot 数据的表示和访问方式发生了重大变化，对自上次认真投入项目以来使用的库进行了更改，以及希望改进设计的许多方面。 请参阅新项目： 。 lol_stats lol_stats 是一个网站，旨在提供对由 Riot Games 开发的竞争性多人游戏独特见解。 通过查询官方它可以访问历史比赛数据，这些数据可用于查找模式和区分游戏玩家/观众可能不明显的模式。 关联的，一个 AngularJS 应用程序，它使用该项目公开的 REST API。 背景 该网站建立在Django之上，这是一个 Python 网络框架，并从 Riot Game 的英雄联盟 REST API 中提取数据。 RiotWatcher是 Riot API 的一个瘦包装器，它依赖于requests库。 Celery是一个分布式任务队列，用于等待远程 A

Kaggle event 推荐比赛及解答思路。 Event Recommendation Engine Challenge:预测用户是否会对某个活动感兴趣，based on events they've responded to in the past user demographic information what events they've seen and clicked on in our app 简单解决方案： 1.数据清洗与预处理 2.构建特征(包括协同过滤推荐度等复杂特征) 3.建模 4.生成提交的测试结果

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