中国气象局城市编码对照表(json)

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这篇文档主要涵盖的是2011年中国海洋大学计算机科学与技术专业研究生复试阶段的机试题目及相关的程序代码。这是一场对计算机应用技术、计算机系统结构和计算机软件与理论等核心领域知识的综合考察。机试是评估考生编程能力、问题解决能力和计算机基础知识的重要环节，通常包括算法设计、编程实现以及调试优化等多个方面。 对于“中国海洋大学计算机复试机试题目”，我们可以推测这些题目可能涉及到以下几个方面： 1. **基础算法**：如排序（快速排序、归并排序等）、查找（二分查找、哈希查找等）以及图论问题（最短路径、拓扑排序等）。 2. **数据结构**：包括数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树等）和图等，可能会要求考生理解和实现这些数据结构及其操作。 3. **操作系统**：可能包含进程管理（进程同步、互斥、死锁等）、内存管理（虚拟内存、页替换算法等）、文件系统等概念和原理的应用。 4. **计算机网络**：可能涉及TCP/IP协议栈、网络传输层（TCP和UDP的区别）、HTTP协议等基本概念和应用。 5. **计算机系统结构**：包括CPU结构（指令集、流水线）、存储层次结构（寄存器、高速缓存、主存、磁盘）以及I/O系统的设计。 6. **编译原理**：可能考察词法分析、语法分析、语义分析等编译过程的理解和简单实现。 7. **编程语言**：可能涉及C/C++、Java、Python等编程语言的基础语法和高级特性，以及错误处理和调试技巧。 8. **软件工程**：可能考察软件生命周期、需求分析、设计模式、测试方法等相关知识。 在“11级考研”这个文件中，很可能包含了当年机试的详细题目描述和样例代码，考生可以从中了解题目的具体要求，分析解题思路，学习如何编写高效、正确的代码。同时，通过查看已有的程序代码，可以学习到不同问题的解决方案，提升自身的编程和问题解决能力。 复习这些内容时，考生应注重理解基本概念，熟练掌握常用算法和数据结构，以及对编程语言的深入理解。此外，通过实际编程练习，提高解决问题的速度和准确性，这对于在有限的时间内完成机试题目至关重要。考生还可以通过模拟试题和历年真题进行实战训练，以适应考试环境，提升应对压力的能力。

报告标题涉及的是对中国35个大中城市的住房支付能力的研究，涵盖了1998年至2016年的数据。这份报告出自中国人民大学国家发展与战略研究院、中国人民大学商学院以及中国人民大学不动产研究中心，由一系列专家如赵大旋、刘江涛等编纂。报告的核心是分析居民在购买或租住房屋时的财务承受力，为政策制定者提供参考，并对不同城市的住房市场状况进行评估。 报告首先介绍了住房支付能力的理论模型。这一部分包括了两个关键概念：住房支出收入比理论上限值和住房支付能力划分。住房支出收入比理论上限值是指居民用于住房消费的支出不应超过其总收入的一定比例，这一比例通常被用来衡量住房负担是否过重。而住房支付能力划分则是根据这个比例将居民分为不同的支付能力等级，例如低、中、高支付能力，以便更准确地理解各群体的购房或租房压力。 接着，报告深入探讨了35个大中城市的房租支付能力指数及其分布情况。报告通过设定房租支付能力的划分标准，对各个城市的房租水平进行量化分析。数据及说明部分列出了数据来源和计算方法，确保了研究的可靠性和可比性。房租支付能力指数揭示了各城市居民支付租金的能力，而分布图则显示了不同城市间的差异。进一步，报告按照城市等级和区域划分了房租支付能力，揭示了城市规模、地理位置等因素对房租支付能力的影响。 此外，报告还分析了房价支付能力指数，这部分同样分为房价支付能力的划分、数据及其说明，以及35个大中城市房价支付能力的分布。房价支付能力的分析更加复杂，因为它涉及到购房的长期财务承诺，可能包括首付、贷款利率和还款期限等多方面因素。通过对这些数据的解读，报告可以反映出哪些城市的居民更容易承受购房压力，以及这种压力是如何随时间和空间变化的。 报告总结了主要结论并提出了政策建议。这些结论可能包括城市间住房支付能力的差异、支付能力的变化趋势，以及可能影响支付能力的社会经济因素。政策建议可能涉及到住房市场调控、住房补贴政策、金融政策等方面，旨在改善居民的住房条件，促进房地产市场的健康发展。 这份报告通过详尽的数据和理论模型，为中国35个大中城市的住房支付能力提供了全面的评估，对理解中国的住房市场现状、预测未来趋势以及制定相关经济政策具有重要价值。

基于miniGo的幻影围棋AI，2019中国计算机博弈大赛幻影围棋组冠军

GB/T 7714-2015- (numeric, 中英混排，所有作者，姓全大写，名缩写，无文献类型，有doi，中文文献通过短标题带英文翻译)，适用于中国农业科学、《农业工程学报》、《食品与发酵工业》等期刊

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