在电赛的众多竞赛题目中，C题通常是针对编程和算法能力的考验。2025年电赛C题的要求是开发一套能够在树莓派上运行的代码，这项挑战强调了软件与硬件结合的实战能力，特别是使用OpenCV库进行图像处理。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它拥有大量的图像处理功能，非常适合用于处理视觉相关的问题，如目标检测与测距算法。 目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，它涉及到识别图像中的特定物体，并确定其位置的过程。在树莓派上实现目标检测功能，通常需要先对树莓派进行适当的配置，比如安装操作系统、安装必要的软件库等。在安装好OpenCV库之后，就可以开始编写目标检测的相关代码了。目标检测的算法多种多样，包括但不限于基于深度学习的方法、传统的机器学习方法以及基于图像处理的传统方法。 测距算法是目标检测中不可或缺的一部分，尤其是在需要计算物体距离的情况下。测距算法可以是基于几何关系的简单三角测量，也可以是基于深度学习的复杂模型。在树莓派上实现测距算法，通常需要考虑硬件能力的限制，选择合适的算法以确保在较低的计算能力下也能有较好的性能。 PnpSolution.py和shapeDetection.py这两个文件名暗示了代码的功能。PnpSolution.py很可能是指解决透视-n点问题（Perspective-n-Point, PnP）的解决方案。PnP问题是计算机视觉中的一个经典问题，它指的是根据已知的相机内部参数和从不同角度拍摄到物体的多个图像，来计算相机相对于物体的位置和方向。这在机器视觉定位和地图构建中十分关键。shapeDetection.py则可能包含了形状检测算法，用于识别和测量图像中的不同形状。例如，它可以用于识别矩形、圆形等基本几何形状，或者更加复杂的自定义形状。 结合OpenCV库，这两个Python脚本文件能够提供一个完整的解决方案，从捕获图像，到处理图像，再到识别和测量目标，最终计算目标与相机的距离。这一系列操作在机器视觉应用中非常常见，如自动化监控、机器人导航、增强现实等。在树莓派这样的嵌入式平台上实现这样的功能，不仅能够锻炼参赛者的编程和问题解决能力，也能够提供实际应用中的宝贵经验。 树莓派是一种小型单板计算机，具有体积小、成本低、功能全面的特点，非常适合用于教育和DIY项目。结合OpenCV的视觉处理能力，树莓派在各种视觉检测和测量项目中有着广泛的应用前景。比如，可以用于自动识别生产线上的零件、检测农作物的生长状况、甚至是应用于智能交通系统中识别车辆型号和车牌等。 由于参赛作品需要在树莓派上运行，因此代码的优化也至关重要。这意味着算法不仅要准确高效，还要能够适应树莓派相对有限的计算资源。在编写代码时，参赛者需要仔细考虑算法的选择和优化，确保程序能够在树莓派上流畅地运行。 这套代码不仅仅是一个简单的代码库，它代表了对计算机视觉技术深入理解和实际应用的能力。通过这样的项目，参赛者能够深入学习OpenCV库的使用，提高编程水平，同时也能够了解到如何将理论应用于实践，解决实际问题。

山东大学软件学院是中国著名的计算机科学技术和软件工程专业高等教育机构，培养了大量的软件工程领域人才。软件工程作为一门综合性强、应用广泛的学科，它涉及到软件开发、维护、管理以及系统分析等多个方面，是现代信息技术的重要组成部分。期末复习是每位学生巩固学习成果、查漏补缺的关键时期，因此，一份详尽的复习资料对于学生来说至关重要。 这份名为“山东大学软件学院软件工程期末复习资料（附往年题）”的资料，显然是为了帮助软件学院的学生更好地进行期末复习而准备的。它不仅包含了软件工程的基础理论知识，还可能涵盖了近年来的考试真题或模拟题。通过这些资料，学生可以系统地回顾课程知识，加深对软件开发流程、软件设计模式、项目管理、质量保证、软件测试、以及软件工程伦理等多个方面的理解和掌握。 软件工程的核心内容包括需求分析、系统设计、编码实现、系统测试和部署维护等几个阶段。在复习时，学生需要关注各个阶段所涉及的关键技术和方法论，例如面向对象分析与设计、敏捷开发、版本控制、持续集成和持续部署等。此外，对于软件的性能优化、安全性保障、用户体验设计等也应有所涉猎，这些都是软件工程师在实际工作中经常会遇到的问题。 通过分析历年的试题，学生可以了解考试的题型和出题规律，从而针对性地进行复习。比如，软件工程考试可能包括选择题、判断题、简答题、计算题、设计题和论述题等类型，覆盖了理论知识和实践应用的方方面面。学生应当通过反复练习，提高解题速度和准确率。 在学习软件工程的过程中，除了理论知识外，实践能力同样重要。因此，复习资料中可能还包括一些实际案例分析、项目实操指导等内容，帮助学生将理论与实践相结合，提升解决实际问题的能力。在此基础上，学生还应积极参与课外实践，如参加开源项目、完成课程设计、参与教师科研项目等，这些都是提升个人综合能力的有效途径。 期末复习对于每个学生来说都是一项艰巨的任务，但通过合理安排复习计划、充分利用复习资料，并结合课堂笔记、课本知识和实际操作，学生可以在有限的时间内高效复习，达到事半功倍的效果。这份资料的出现无疑为山东大学软件学院的学生提供了一条捷径，帮助他们更好地准备期末考试，为即将到来的挑战做好充分的准备。

山东大学软件学院22级编译原理历年题总结

随着科技进步和人们对高品质生活的追求，无人驾驶和智能小车的发展日益受到重视。计算机视觉技术在这一领域中扮演着至关重要的角色，特别是对于小型化的智能小车来说，它能够极大地提高物流效率，并为智慧城市建设贡献力量。小型智能小车的定位导航系统是实现其核心功能的关键技术之一，但目前面临诸多挑战，包括信号失真、环境干扰等问题。本研究基于计算机视觉技术，提出了一种新型的智能小车定位导航系统，旨在解决这些问题，并推进系统的实用化和商业化。 研究内容涵盖前端数据采集、图像分析与处理、路径规划和控制等功能模块。通过应用OpenCV、卷积神经网络（CNN）、YOLO（You Only Look Once）等先进的计算机视觉技术，本研究将完成以下几个步骤： 1. 数据采集：利用摄像头收集小车当前的位置、道路类型和行驶区域等信息，这是智能小车获取环境数据的基础。 2. 图像分析与处理：通过CNN算法对采集到的图像进行分类和检测，用YOLO技术识别和预测小车前方的障碍物。这些处理对于智能小车的安全行驶至关重要。 3. 路径规划：基于图像分析结果和小车当前位置，设计自动化路径规划算法，确定最优行驶路径，确保小车能够适应复杂多变的环境。 4. 控制：将路径规划的结果转化为具体的控制指令，通过电机和相关设备控制小车的移动，完成自主行驶的任务。 预期成果是开发一套基于计算机视觉的智能小车定位导航系统的原型，并进行测试验证其实用性和可行性。成功的研发将有助于提升智能小车定位导航的精度和稳定性，解决小型化智能小车在定位导航方面的问题，促进智能小车在更多领域的应用与普及。此外，该系统还能推动智慧城市建设，提高物流效率，减少人力成本，并优化人们的交通出行体验。 此外，此项目对于提升计算机视觉技术在实际应用中的效率和准确性具有重要意义。计算机视觉技术作为人工智能的重要分支，具有广泛的应用前景。在智能小车领域之外，其技术进步同样有助于无人机、自动驾驶汽车、监控系统、工业自动化等众多领域的发展。因此，本研究不仅将对智能小车领域产生深远影响，还将对整个计算机视觉技术的应用带来积极的推动作用。随着该技术的不断成熟和优化，未来我们有理由期待智能小车在更多复杂场景中展现更出色的表现，为社会带来更多的便利和进步。

零售企业在当今社会正面临前所未有的数据资源和分析工具，准确的商品销售预测对于企业生存与发展至关重要。本开题报告旨在探讨如何通过机器学习技术来实现这一目标，并详细阐述其选题意义、价值和目标。 传统的销售预测方法，如时间序列分析、回归分析等，存在数据规模、模型复杂度和非线性关系处理能力的局限。而机器学习技术的发展为零售企业提供了处理大量历史销售数据、自动识别销售趋势和季节性波动的新途径。机器学习模型能实时精确了解市场动态、捕捉消费者行为变化以及揭示商品之间的复杂关联性，为企业运营决策提供科学、高效的依据。 在实际应用中，机器学习技术可帮助企业预测未来一段时间内各商品的需求量，实现精准补货，优化库存管理，确保热销商品不断货，提升客户满意度。此外，机器学习模型还能预测需求变化，提前通知供应商调整生产计划，实现供应链的灵活响应，降低成本，提高整体运营效率。 通过结合消费者行为数据，机器学习不仅能预测销量，还能分析消费者偏好，为个性化推荐、精准营销提供数据支持，增强客户粘性，提升转化率。选择合适的机器学习算法，如随机森林，并结合历史销售数据、市场趋势、节假日影响等多维度特征，可构建准确预测未来商品销售量的模型。 优化模型性能也是研究的重点，通过交叉验证、参数调优等技术手段，不断优化模型性能，确保预测结果的稳定性和可靠性。利用实际销售数据对模型进行验证，评估其预测精度和泛化能力。在销售预测的基础上，进一步挖掘消费者行为数据，开发个性化商品推荐系统，提升顾客购物体验，增加销售额。 此外，建立模型性能监控机制，定期评估模型效果，并根据市场变化、新数据源的出现等，对模型进行迭代升级，保持其预测能力的先进性。基于机器学习的零售企业商品销售预测研究，不仅对理解复杂市场环境下销售动态有深厚理论意义，而且在实践应用中展现出巨大的经济价值和社会价值，是推动零售企业数字化转型、提升竞争力、增强顾客粘性和驱动销售增长的关键路径之一。 国内研究现状表明，机器学习算法已被广泛应用于销售预测模型构建，这些算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、神经网络（NN）等。国内零售企业还积极探索将机器学习技术与大数据分析相结合，提升销售预测的准确性和效率。在模型优化方面，通过引入深度学习技术，构建更加复杂的神经网络模型，捕捉销售数据中的非线性关系和长期依赖特性。研究者们还关注模型的泛化能力和鲁棒性，确保预测结果在不同市场环境和数据分布下的稳定性。众多文献中，国内外研究者对服装、汽车行业、机票价格预测等领域进行了深入研究，取得了显著成果。 基于机器学习的零售企业商品销售预测，不仅有助于提高企业的运营效率和经济效益，而且对于优化企业策略、增强市场竞争力以及促进数字化转型具有重大意义。通过此研究，可以更好地理解市场趋势，实现商品销售的精准预测，进而支持企业的战略决策制定。

内容概要：本文档为《2025三届人工智能工程技术赛项-样题》，涵盖自然语言处理、计算机视觉和综合工程技术三大模块的竞赛任务。参赛者需在指定.ipynb文件中完成代码编写，涉及新闻文本分类、对抗样本评测与模型加固、非均衡图像分类、目标检测（DETR模型）、开放词汇检测等任务，重点考察数据预处理、模型构建、训练优化、结果可视化及评估能力。要求选手掌握PyTorch、Transformer、ResNet、DETR、CLIP、SAM等框架与模型的应用，并完成相应代码实现与结果截图提交。 适合人群：具备一定人工智能基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch）和常用模型（如CNN、Transformer）的高校学生或从业人员，具备1年以上AI开发经验者更佳；适合备战技能竞赛的技术人员。 使用场景及目标：①用于全国技能大赛人工智能赛项的备赛训练；②提升在NLP、CV及多模态任务中的工程实现能力；③掌握对抗样本防御、非均衡分类、目标检测优化、开放词汇检测等前沿技术的实际应用；④熟悉从数据处理到模型部署的全流程开发规范。; 阅读建议：建议结合实际代码环境边运行边学习，重点关注各模块中需补全的关键代码逻辑（如标签平滑、mixup增强、GIoU计算、匈牙利匹配、KL蒸馏等），并严格按照任务要求保存输出结果与模型文件，确保符合评分规范。

H3CNE认证最新模拟考试题，word版，一共500多题

华为OD（On Device）指的是华为公司开发的针对其设备的一系列智能化软件与硬件解决方案，特别是在智能手机以及其他智能终端设备上的应用。2025华为OD机考辅导材料50题是针对华为技术专家或工程师等级别的认证考试的准备材料。这些题目不仅涵盖了OD的基本概念、框架和组件，还包括了与设备性能优化、智能化应用开发以及系统安全等方面相关的实际问题。对于希望深入了解华为OD技术或正在准备相应认证考试的人员来说，这份材料无疑是一份宝贵的参考资料。 材料中的50题可能是以选择题、填空题、简答题等多种形式出现，设计这些题目的目的不仅仅是检验考生对OD技术理论知识的掌握程度，更重要的是测试考生将理论知识应用到实际问题解决中的能力。例如，题目可能要求考生分析在特定场景下如何进行设备性能调优，或是在遇到特定故障时如何快速定位问题并提出解决方案。 考生在准备这些题目时，需要有扎实的计算机科学基础，对华为的软硬件架构有较深的理解，并且能够将理论知识与实际案例相结合。此外，考生还需要关注华为在智能设备领域的最新技术动态和产品更新，因为华为OD机考的内容也会随着技术的发展而不断更新和变化。 针对华为OD的复习与学习，不仅仅限于题目的解答，还应该包括对华为智能终端设备的操作系统、中间件、应用框架等各个层次的技术细节的学习。在准备考试的过程中，考生可能需要阅读大量的技术文档、参与在线论坛的讨论，甚至亲自在华为设备上进行编程和调试，以达到理论与实践相结合的效果。 对于华为公司而言，OD机考不仅是选拔和认证技术人才的一种手段，也是推动员工不断学习和掌握最新技术的一种方式。通过这样的考试，华为能够确保其工程师团队在智能设备领域保持领先的技术水平，并能持续为用户提供高质量的产品和服务。 2025华为OD机考辅导材料50题是华为技术认证的重要组成部分，是技术人员在智能设备领域深入学习和实践的重要工具。对于那些致力于成为华为技术专家的人员来说，这份材料将是他们通向成功的关键之一。

2021年美赛C题训练 "2021年美赛C题训练"指的是美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）中的C类问题的训练过程。该竞赛每年举行一次，旨在挑战学生的创新思维、团队协作和实际问题解决能力。2021年的C题可能涉及了数学、计算机科学、统计学等多个领域的交叉应用。 "美赛"即美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM），是一项国际性的数学竞赛，参赛者需在限定时间内对给出的实际问题进行建模、求解并撰写报告。 【压缩包子文件的文件名称列表】21C-meisai可能包含以下内容： 1. 题目文档：通常为PDF格式，详细阐述了C题的具体内容、要求和背景信息。学生需要从中理解题目所涉及的现实问题，以及需要解决的关键点。 2. 数据集：可能包括Excel表格或CSV文件，提供用于建模的真实数据。这些数据可能是历史记录、实验结果或其他相关数据，用于支持模型的构建和验证。 3. 参考资料：可能包含相关的研究报告、学术文章、网站链接等，帮助学生深入理解问题背景，找到合适的建模方法。 4. 解答模板：可能有示例解答或报告结构指南，指导学生如何组织和呈现他们的解决方案。 5. 编程代码：例如Python、R或MATLAB文件，展示如何使用编程语言处理数据、实现模型或进行模拟。 6. 工具和软件：可能包括使用到的特定软件的安装包或使用指南，如MATLAB、SPSS、GIS软件等。 在2021年的C题训练中，学生们可能需要掌握以下关键知识点： 1. 数学建模：包括线性规划、非线性优化、微积分、概率统计、图论、动态系统等多个数学分支的应用。 2. 数据分析：涉及数据清洗、数据可视化、统计推断、假设检验等，使用如Python的Pandas和Matplotlib库，或R语言的相关工具。 3. 编程技能：如Python的NumPy、SciPy和Scikit-learn库，用于数值计算和机器学习；或者R语言的ggplot2和tidyverse包，用于数据操作和可视化。 4. 计算机模拟：使用仿真技术来预测系统行为，如MATLAB的Simulink或NetLogo等。 5. 统计学方法：包括回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计、聚类分析等，用于发现数据间的关联和模式。 6. 论文写作技巧：如何清晰、有条理地呈现模型、方法、结果和讨论，遵循科学论文的格式规范。 7. 团队协作：良好的沟通、分工与协调能力，以高效完成任务。 通过这个训练，学生们不仅提升了解决实际问题的能力，还锻炼了团队合作、项目管理、时间规划和创新能力。同时，他们将学会如何在有限的时间内，从海量信息中筛选出有价值的数据，运用数学工具解决复杂问题，并以专业的方式表达自己的研究成果。

Python是当今世界上最受欢迎的编程语言之一，尤其适合初学者入门。"Python100-master python100道题"是一个专门为Python初学者设计的学习资源，它包含100个精心设计的编程题目，旨在帮助学习者掌握Python的基础知识并提升编程能力。这个压缩包文件可能包括一系列的练习文件，每个文件对应一道题目，覆盖了Python语法、数据结构、函数、模块、异常处理等核心概念。 我们来了解一下Python的基础语法。Python以其简洁明了的语法而闻名，它采用了缩进来表示代码块，避免了其他语言中的大括号。初学者需要掌握变量定义、数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型、列表、元组、字典和集合）以及基本的输入输出操作。例如，使用`print()`函数打印输出，`input()`函数获取用户输入。 接下来是控制流语句，包括条件判断（`if-else`）、循环（`for`和`while`）以及循环控制语句（`break`和`continue`）。通过这些语句，程序员可以实现逻辑判断和重复执行代码段。 在数据结构方面，Python的列表和字典是使用最频繁的。列表是一种有序的元素集合，支持索引和切片操作；字典则以键值对形式存储数据，通过键进行访问，适合快速查找。元组和集合则是不可变的数据结构，元组用于存储不可变序列，集合用于去重和集合操作（如并集、交集和差集）。 函数是Python编程的核心部分，它允许我们将代码组织成可复用的模块。初学者需要理解函数定义、参数传递、局部和全局变量的概念，以及如何使用`return`语句返回结果。Python还支持高阶函数，如函数作为参数传递、闭包和装饰器。 模块是Python代码的另一个组织方式，它可以帮助我们保持代码的整洁和模块化。`import`语句用于导入其他模块，`from...import...`可以导入特定的函数或变量。Python的标准库提供了大量内置模块，如`math`（数学函数）、`os`（操作系统接口）和`sys`（系统相关功能）。 异常处理是Python中处理程序错误的关键机制，使用`try-except`语句可以捕获并处理运行时错误。此外，`finally`子句确保无论是否发生异常，都会执行一段代码，常用于清理资源。 在实际编程中，文件操作也是一项重要技能。Python提供了简单易用的文件I/O接口，如`open()`函数读写文件，`with`语句确保文件关闭。 了解版本管理和版本控制系统如Git对于项目协作至关重要。虽然这不是Python语言的一部分，但学习如何使用Git提交、推送和拉取代码，能帮助你更好地管理你的Python项目。 "Python100-master python100道题"覆盖了Python编程的诸多基础知识点，通过解决这些问题，初学者可以逐步建立起坚实的Python编程基础。每一个题目都是一个实践的机会，将理论知识转化为实际操作，从而在实践中学习和成长。如果你正在学习Python，这个资源将是一个极好的起点。