GNSS 多星多频数据预处理与质量检测（2025国赛选题二）训练数据

蓝桥杯单片机赛道十四届国赛程序代码主要涉及到单片机编程领域内的知识，这一赛事是针对学生的高水平技能竞赛。蓝桥杯大赛旨在激发广大学生对计算机编程的兴趣，提高其解决实际问题的动手能力，促进高校计算机及信息技术相关专业建设，为优秀学子提供一个展示自己创新思维和技术水平的平台。国赛则是全国范围内最高水平的赛事，参赛者需要通过层层选拔，包括但不限于省赛、区域赛等，最终脱颖而出的选手才能参与。 本赛道涉及的核心内容是单片机的编程与应用。单片机是一种集成电路芯片，它将微处理器、内存、输入/输出接口等集成在一个芯片上，构成一个小型的计算机系统。在实际应用中，单片机常常用于控制各种机械设备和仪器仪表。因此，掌握单片机编程对于学习自动化控制、嵌入式系统开发等专业领域至关重要。 根据提供的信息，14国√文件包中的程序代码在4T评测中获得了84.5的分数。4T评测是指使用特定的测试工具或测试用例集对程序代码进行测试评估。这个分数意味着该程序代码在功能完整性、性能效率、代码质量以及可能的兼容性和稳定性方面表现出了较高的水平。 为了进一步学习和深入理解这部分内容，可以参考以下几个方面： 1. 单片机基础：了解单片机的基本架构、工作原理、常用指令集以及外设接口。 2. 编程语言：掌握C语言或汇编语言等在单片机上编程的语言，以及对应的开发环境和工具链。 3. 硬件接口技术：学习如何通过编程控制各种硬件接口，如GPIO（通用输入输出）接口、串行通信接口、定时器/计数器、模拟信号转换器等。 4. 算法设计：根据具体的应用场景，设计高效的算法来实现程序的功能。 5. 调试技巧：学会使用仿真器、调试器等工具进行程序的测试和调试，以及分析常见的硬件故障和软件问题。 6. 应用案例：研究历年蓝桥杯单片机赛道的国赛试题和优秀作品，从中吸取经验，提高编程应用和实战能力。 7. 创新思维：鼓励学生在掌握基础技能的前提下，勇于创新，开发出具有新颖功能和高效性能的单片机应用系统。 蓝桥杯单片机赛道十四届国赛的优秀成绩表明，该程序代码在设计和实现方面均达到了国内领先水平。这对于参赛者来说不仅是技能上的肯定，也是未来职业道路上的宝贵经验。同时，这也为其他致力于单片机学习的学生提供了学习的榜样和动力。

最近需要使用GMSSL库， 全网找不到预编译好的。所以 自立更生，去GMSSL仓库拉取源码 自己编译了一通，本人只需要32为的DLL 如需要64的可以 私信我 为啥现在的小年轻这么不喜欢共享呢！所以老年人的我就编译了一个国密支撑库 GMSSL windows x86 3.1.0 版，给大家用。

国微CMS(原PHP168 S系列)是国内政府、学校、集团平台的领导厂商，也是中国南方PHP领域最大的开源系统提供商。此版本包括了国微学校方案和自助站群系统模块；两者放在了一起。 此次

简易实现测绘程序设计大赛试题：GNSS 多星多频数据预处理与质量检测（2025国赛选题二）-完整源码及测试数据

### 基于Spark的协同过滤算法的国漫查询系统 #### 一、系统概述 在当前的大数据时代，个性化推荐系统已经成为许多在线服务平台的核心功能之一。为了满足日益增长的国漫爱好者的需求，本项目旨在设计并实现一个基于Apache Spark框架的国漫查询系统。该系统利用协同过滤算法，根据用户的观看历史和偏好来推荐相关的国漫内容。通过Apache Spark的强大处理能力，系统能够高效地处理大规模数据集，实现快速准确的推荐。 #### 二、系统架构 系统的整体架构可以分为以下几个层次： 1. **数据源层**：从多个国漫平台收集数据，这些数据包括但不限于用户观看记录、评分以及评论等信息。 2. **数据存储层**：利用分布式文件系统Hadoop Distributed File System (HDFS)来存储原始数据及经过处理的数据。HDFS提供了高容错性、可扩展性和成本效益高的数据存储解决方案。 3. **数据处理层**：采用Apache Spark进行数据预处理，包括数据清洗、转换和特征工程。Spark具备内存计算的优势，可以极大地提高数据处理速度。 4. **算法层**：实现协同过滤算法，主要包括两种类型： - **基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering)**：根据用户之间的相似性来进行推荐。 - **基于物品的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering)**：根据物品之间的相似性来进行推荐。 5. **应用层**：提供用户界面，展示推荐结果，并收集用户的反馈信息以便进一步优化推荐算法。 #### 三、数据准备与处理 1. **数据收集**：通过网络爬虫技术或API接口从各大国漫平台获取数据。数据收集是整个推荐系统的基础，数据的质量直接影响到推荐效果。 2. **数据清洗**：对收集到的数据进行预处理，去除重复项、无效数据和异常值，确保数据的准确性。 3. **数据转换**：将数据转换为适合协同过滤算法处理的格式，例如构建用户-物品评分矩阵。这一步骤对于提高算法效率至关重要。 4. **特征工程**：通过对数据进行特征提取，增加算法的解释性和准确性。例如，可以从用户行为数据中提取用户的观看时间、偏好类型等特征；从物品数据中提取物品的类型、热度等特征。 #### 四、协同过滤算法实现 1. **相似度计算**：协同过滤算法的关键在于计算用户或物品之间的相似度。常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。选择合适的相似度计算方法对于提高推荐质量非常重要。 2. **预测评分**：根据用户的历史行为数据和相似度计算结果，预测用户对未观看物品的评分。这是推荐算法的核心步骤之一。 3. **生成推荐列表**：根据预测评分的结果，为每个用户生成一个Top-N的推荐列表。推荐列表的生成不仅要考虑预测评分的高低，还需要综合考虑其他因素，如物品的流行度等。 #### 五、系统实现细节 1. **Spark集成**：利用Spark MLlib提供的协同过滤工具或者自定义算法来实现推荐逻辑。Spark MLlib提供了丰富的机器学习算法支持，可以极大地简化开发过程。 2. **性能优化**：通过矩阵分解技术减少计算量，同时利用Spark的分布式计算能力提高算法执行效率。 3. **冷启动问题**：对于新用户或新物品，可以通过结合基于内容的推荐方法来解决冷启动问题。例如，可以根据新用户的注册信息或者新物品的元数据来推荐相关的国漫内容。 4. **实时推荐**：利用Spark Streaming处理实时数据流，实现动态推荐。这对于提高用户体验非常关键。 #### 六、系统测试与评估 1. **准确性评估**：通过交叉验证、均方根误差(RMSE)等指标评估推荐算法的准确性。这些评估方法可以帮助开发者了解算法的表现情况，并指导后续的优化工作。 2. **性能测试**：测试系统在不同数据规模下的响应时间和处理能力。性能测试有助于确保系统在高并发场景下也能稳定运行。 通过上述的设计与实现，基于Spark的协同过滤算法的国漫查询系统不仅能够为用户提供个性化的国漫推荐服务，还能够在大数据环境下保持高效的运行效率。未来还可以根据用户反馈和技术发展持续优化推荐算法，提升用户体验。

基于Spark的国漫推荐系统PPT 基于Spark的国漫推荐系统是近年来随着互联网的蓬勃发展，企事业单位对信息的管理提出了更高的要求。以传统的管理方式已无法满足现代人们的需求。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，随着各行业的不断发展，基于Spark的国漫推荐系统的建设也逐渐进入了信息化的进程。 系统设计主要包括系统页面的设计和方便用户互动的后端数据库，在开发后需要良好的数据处理能力、友好的界面和易用的功能。数据要被工作人员通过界面操作传输至数据库中。通过研究，以Mysql数据库和Python技术，以Idea为开发平台，采用Django架构，建立一个提供个人中心、漫画数据管理、系统管理等必要功能的、稳定的国漫推荐系统。 开发背景随着网络的飞速发展，网络技术的应用越来越广泛，而信息技术的飞速发展，计算机管理系统的优势也逐渐体现出来，大量的计算机电子信息已经进入千家万户。国漫推荐系统已跟随信息时代的重要代表，由于涉及的数据量大，以往人工管理已难以维护，因此采用信息技术进行管理。计算机系统管理模式代替了人工管理的方式，比以往人工管理的方式，采用计算机使国漫推荐系统查询方便，信息准确性高，降低成本，提高效率，本系统的开发主要以国漫推荐为对象，根据功能需求开发信息系统。 国内外研究现状和发展趋势综述在传统的纸质档案或office办公软件等作为载体利用人力进行国漫推荐管理，存在不少的不完善的地方，如：效率低下，保密性差，不利于进行查找、更新、维护等。由于这些情况，管理者面对用户的信息管理有很大困难，严重影响了管理者的工作效率，对于这些情况，使用计算机电子信息技术来实现国漫推荐信息的现代化管理，或以迅速查找想要的资料，使用起来十分方便且安全可靠，可大量保存数据，保密性好，载体不易磨损老化，设立成本低等。 这些优点能够极大地提高国漫推荐管理的效率，只有这样，才能在市场经济发展的进程中获得竞争的有利地位，才能真正地走向科学化、规范化、现代化。实现了管理的科学化和统一，有效地防止了人为统计过程中产生的差错，极大的节省了用户的时间，也使管理人员工作的质量得到了极大的提升。 开发设计的意义及研究方向随着国漫规模的扩大,国漫推荐信息呈现多样化、复杂化趋势,从而给用户管理国漫推荐信息时带来了许多新的问题。随着用户人数的增多,国漫推荐管理人员掌握的资料越来越多，而传统工作方式则是获得资料缓慢，查找难度大，准确性低，难以满足高水平作业要求。所以，如何为用户提供更方便快捷查询国漫推荐信息，以及如何利用现代技术更科学、高效地管理国漫推荐信息，是开发此系统的主要目标。 采用传统的人力资源管理方式，有很多不足之处，例如：效率低、保密程度低、时间久了会生成很多资料，而且不方便查询、升级、维修等。我们可以利用计算机技术来取代传统的管理模式，实现国漫推荐信息的现代化管理。只有这样，才能让国漫推荐管理的进程中获得竞争的有利地位，才能真正地走向科学、规范化、现代化。实现了管理的科学化和统一，有效地防止了人为的差错，使工作质量得到了极大的提升。 为了提高国漫推荐管理的效率；充分利用现有资源；减少不必要的人力、物力和财政支出来实现管理人员更充分掌握国漫推荐信息的管理；开发设计专用系统--国漫推荐系统来进行管理国漫推荐信息，它将实现检索迅速和查找方便；信息的录入，修改和删除功能；以及对新用户进行国漫推荐查询等功能。 系统开发环境 Python可视化技术MySQL数据库B/S结构Scrapy介绍Scrapy是一个抓取系统数据和提取结构化数据的框架，它可以应用在广泛的应用中:Scrapy通常用于一系列应用，包括数据挖掘、信息处理或存储历史数据。使用Scrapy框架实现一个爬虫程序通常非常简单，抓取给定系统的内容或图像。虽然Scrapy是为屏幕抓取(或者更准确地说是网页抓取)而设计的，但它也可以用于访问api以提取数据。。 系统分析系统分析可行性分析系统流程的分析功能需求分析系统总体功能图管理员主界面漫画数据管理界面看板界面结论本文章针对目前国漫推荐的方式，以及对其需求进行了细致的剖析，并在此基础上，开发了一套适合于现代的国漫推荐管理的软件。方便用户快捷地管理国漫推荐信息。在开发过程中，我查阅了大量的相关资料，并利用网上国漫推荐管理的文章进行了全面详细的需求分析。在导师的帮助下，我学习并克服了技术难点，基本完成了国漫推荐系统所要求的功能。该系统的开发架构十分合理，在开发初期、中期维护、后期维护等方面都能很好地满足开发人员对复杂的编程结构的需求。通过对系统的多次重复测试，发现了很多bug和问题，并对其进行了修正，从而使程序的运行质量得到了改善。整个系统经过了测试，取得了预期的结果，并将在今后的工作中进一步改进和改进。该系统在功能实现上主要包括个人中心、漫画数据管理、系统管理等功能进行管理，

这篇毕业设计论文主要探讨了如何利用Django框架和Apache Spark技术构建一个针对国漫的推荐系统。Django是一个流行的Python Web开发框架，以其高效、安全和可扩展性著称，而Spark则是一个强大的大数据处理引擎，尤其在实时计算和机器学习领域表现出色。 一、Django框架的应用 在系统设计中，Django主要负责前端展示和后端逻辑处理。前端部分，Django的模板系统可以快速构建用户界面，提供友好的交互体验。后端部分，Django的Model-View-Template（MVT）架构使得数据处理、业务逻辑和视图呈现分离，提高了代码的可读性和可维护性。同时，Django内置的身份验证和授权系统也保障了系统的安全性。 二、Spark技术的集成 Spark与Django的结合，主要体现在数据处理和推荐算法的实现上。Spark的DataFrame和Spark SQL模块用于处理和清洗大量的动漫用户行为数据，如浏览历史、评分、评论等。通过Spark的MapReduce能力，可以高效地进行数据聚合和预处理。在机器学习部分，Spark MLlib库提供了协同过滤、基于内容的推荐等多种推荐算法，可以根据用户的历史行为和内容特征生成个性化推荐。 三、推荐系统的设计 1. 数据收集：收集用户的浏览记录、搜索关键词、点击率等，形成用户行为数据。 2. 数据预处理：使用Spark清洗和整理数据，消除异常值，处理缺失值。 3. 特征工程：提取用户和动漫的关键特征，如用户年龄、性别，动漫类型、评分等。 4. 推荐算法选择：可能采用了协同过滤或基于内容的推荐方法。协同过滤基于用户之间的相似性或物品之间的相似性进行推荐；基于内容的推荐则依赖于用户过去的喜好和动漫的特性。 5. 模型训练与优化：使用Spark MLlib训练推荐模型，并通过交叉验证等方式调整参数以优化性能。 6. 实时推荐：Spark Streaming可用于实时处理新产生的用户行为数据，更新推荐结果。 7. 结果展示：Django接收Spark生成的推荐结果，将其整合到前端页面，向用户展示推荐的国漫内容。 四、系统实现的关键点 1. 数据集成：将分散的数据源整合到统一的数据平台，确保数据的一致性和完整性。 2. 性能优化：考虑到大数据处理的需求，可能使用了Spark的分布式计算来提升处理速度。 3. 用户接口：设计直观易用的用户界面，使用户能够轻松查看推荐内容并给予反馈。 4. 安全性：确保用户隐私的安全，遵循数据保护法规，如匿名化处理用户数据。 5. 可扩展性：设计可扩展的架构，方便后期功能的添加和更新。 这篇论文通过Django和Spark的结合，展示了如何构建一个高效、个性化的国漫推荐系统，为类似项目提供了参考。在实际应用中，这样的系统可以帮助平台提高用户满意度，促进用户与内容的匹配，推动国漫产业的发展。

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中高效地组织和管理数据，以便进行快速查询、存储和操作。本复习资料是针对东华大学计算机专业的学生，由教师孙莉和刘国华编纂，旨在帮助学生深入理解和掌握这一关键领域的知识。 一、数据结构基本概念 数据结构主要包括数组、链表、栈、队列、树、图等基本类型。这些结构在设计算法和编写程序时起着至关重要的作用，它们决定了数据的存储方式和访问效率。 1. 数组：是最基础的数据结构，它提供了一种按索引访问元素的方式。数组适用于需要快速随机访问的情况，但插入和删除操作通常较慢。 2. 链表：与数组不同，链表的元素在内存中不是连续存放的，通过指针链接。链表支持快速插入和删除，但访问速度较慢，因为需要遍历。 3. 栈：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。 4. 队列：是一种先进先出（FIFO）的数据结构，常见于任务调度和消息传递系统。 5. 树：树形结构模拟了自然界中的层级关系，如文件系统、组织架构等。常见的树种有二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）等。 6. 图：图结构用于表示对象间的关系，如社交网络、交通路线等。图可以分为有向图和无向图，还可以进一步分为加权图和无权图。 二、数据结构的操作与算法 掌握每种数据结构的关键在于理解其操作，如查找、插入、删除等，并能设计高效的算法来实现这些操作。例如： 1. 查找算法：二分查找适用于有序数组，哈希表提供近乎即时的查找。 2. 插入与删除算法：对于链表，插入和删除只需要改变相邻元素的指针；对于数组，可能需要移动大量元素。 3. 排序算法：常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，不同的排序算法在时间复杂度和稳定性上有所区别。 三、高级数据结构 除了基础数据结构，还有一些更复杂的数据结构，如堆、散列表、字典树（Trie）、B树、B+树等，它们在数据库、文件系统等领域有着广泛应用。 四、实际应用 在软件开发中，数据结构是解决问题的基础。例如，搜索算法的优化、数据库索引的设计、图形渲染等都离不开对数据结构的深入理解。 五、复习策略 对于东华大学的计算机专业学生，复习数据结构时，应重点理解每个数据结构的特点、优缺点以及适用场景。同时，通过做题库和历年试题，锻炼实际问题的解决能力，提升编程实践中的数据结构运用水平。课件可以帮助巩固理论知识，而教师孙莉和刘国华的指导则能帮助学生更好地理解和掌握这些知识点。 数据结构是计算机科学的基石，熟练掌握各种数据结构及其操作，是成为一名优秀程序员不可或缺的能力。通过系统学习和实践，东华大学的学生可以为未来的学习和职业生涯打下坚实基础。

论文研究-罕见灾难风险和股市收益——基于我国个股横截面尾部风险的实证分析.pdf,  本文从个股横截面数据提取尾部风险作为时变罕见灾难风险的代理指标,实证分析了罕见灾难风险作为定价因子对我国股市收益的预测能力和横截面收益的解释能力.基于中国 A 股市场 1997-2013 年横截面日收益率数据,利用极值理论和尾部幂指数分布统计量,提取动态尾部风险指标,实证研究表明:1)尾部风险对我国一个月、半年、一年和两年股市收益率具有显著的预测效果;2)尾部风险对于我国股市横截面收益也具有显著的解释能力,尾部风险因子载荷系数大的投资组合所获得的风险补偿显著大于尾部风险因子载荷系数小的投资组合.此外,实证分析还发现尾部风险同宏观经济变量有着显著地反向关系,这进一步验证了尾部风险作为罕见灾难风险度量的合理性.