2024年第十七届成图大赛电子类国赛（国赛真题）.zip

数据来源为欧盟及欧洲中期天气预报中心等组织发布的ERA5-Land数据集，涵盖范围为全国，单位为米，时间为1950年1月至2022年12月。文件格式为面要素shp文件，查询时可导入ArcGIS中打开属性表查看。地理坐标系为GCS_WGS_1984。

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根据给定的信息，我们可以推断出以下知识点： 1. 这个压缩包包含的文件与2024年数学建模国赛有关，具体是C题的资料。 2. 数学建模国赛是中国高校学生参与的数学建模竞赛，这是一个每年都吸引众多学生参加的重要学术活动。 3. 从标题中的"2024 国赛 建模 数学"标签可以得知，这涉及到的是数学建模，而且是国家级别的比赛。 4. 文件名称列表中包含多个CSV文件，这表明数据以表格形式存在，可能用于模型的输入或输出，或者是问题数据的汇总。 5. 列表中包含多个与“结果”相关的文件，这可能表明在数学建模过程中对不同策略或方法得到的优化结果进行了记录。 6. 文件中提到的“作物平均销售单价_横向柱状图”等图片文件名暗示了模型可能与农业经济或者作物销售价格有关。 7. 列表中的.py文件是Python编程语言的脚本文件，表明模型的开发或数据处理可能涉及到编程。 8. 从文件名的序号可以看出，相关的编程文件可能是按照问题的顺序排列的，比如“问题一(1).py”和“问题一(2).py”，表明参赛者可能按照竞赛题目顺序编写代码解决问题。 这个压缩包中包含的是一套完整的2024年数学建模国赛C题的相关材料，包括数据文件、结果图表和Python脚本。这些内容能够为参赛者提供数据支持、结果可视化和编程实现等方面的参考。参赛者可能需要运用数学建模的知识，结合Python编程处理数据，通过分析作物的平均销售单价等信息，为相关问题提供解决方案。这些文件综合反映了数学建模竞赛中数据分析、问题解决和模型优化的完整流程。

数据结构逻辑性非常的强，这本书也只是个入门，但也能有效的训练我们的编程思维，提高我们的算法能力。

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，以便于进行快速的检索、存储和操作。本资源“数据结构（C语言版） 黄国瑜电子课件及源代码”是针对这门课程的一份宝贵资料，由黄国瑜教授提供，结合了理论讲解与实际编程实践。 课件部分可能包含以下几个主要知识点： 1. **链表**：链表是一种线性数据结构，其中元素不连续存储，而是通过指针连接。包括单链表、双链表、循环链表等类型，学习如何创建、插入、删除节点。 2. **数组**：基础数据结构，元素存储在连续的内存空间中，便于随机访问。会讲解一维、二维数组以及动态数组（如C语言中的VLA或动态内存分配）。 3. **栈**：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。理解栈的基本操作如push和pop。 4. **队列**：先进先出（FIFO）的数据结构，常见应用有任务调度和缓冲区。学习如何实现循环队列和链式队列。 5. **树**：非线性数据结构，包括二叉树、平衡树（AVL、红黑树等）、B树和B+树等。学习树的遍历、查找和插入算法。 6. **图**：用于表示对象之间的关系，涵盖深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等算法，以及最短路径问题（如Dijkstra和Floyd算法）。 7. **排序与查找**：包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等，以及二分查找、哈希查找等高效算法。 8. **哈希表**：利用哈希函数实现快速查找的数据结构，能实现近乎常数时间的查找效率。 9. **文件与外部存储**：学习如何在磁盘上组织和操作数据，理解文件系统和I/O操作。 源代码部分则是对这些概念的实际实现，通过阅读和运行代码，可以更深入地理解数据结构的内部工作原理。黄国瑜教授和叶乃菁老师的配合，使学习者既能掌握理论，又能提升编程技能。 这份资源对于计算机专业的学生或者正在学习数据结构的程序员来说是一份非常实用的学习材料，能够帮助他们扎实基础，提高解决实际问题的能力。通过课件学习理论，通过源代码实践操作，将理论知识与实践相结合，是提升数据结构理解的绝佳途径。

17 16届智能车十六届国二代码源程序，基础四轮摄像头循迹识别判断。 逐飞tc264龙邱tc264都有 能过十字直角三岔路环岛元素均能识别，功能全部能实现 打包出的龙邱逐飞都有，代码移植行好，有基础的小伙伴可以参考学习，不用问我带不带指导，压缩包里有视频讲解。 本代码只供参考学习使用 ——————————————————————— 16 智能车十六B车模 17 智能车十七C车模 逐飞tc264总转风 采用八领域算法，全元素识别，十字拐点三岔路圆环之间爬坡出入库。 基础四轮摄像头，代码注释清晰。 适合小白上手哦。 开源是为了让大家更好的学习和参考哦 本代码只做学习使用不直接作为比赛代码i

国密算法计算工具，实现了SM2非对称加解密、签名验签；SM4对称加解密、SM3摘要算法，随机数获取、数据格式转换等功能。

UCAS-MachineLearning-homework 国科大 电子学院 叶齐祥老师 机器学习 课程作业 基于python实现 作业一：GMM - 手写高斯混合模型算法，用期望最大算法(EM)实现。 作业二：SVM - 手写支持向量机算法，用序列最小最优化算法(SMO)实现。 作业三：CNN - 手写卷积神经网络算法，包括前向传播、反向传播、参数更新。

对应机型D7100。使用USB线连接电脑，即可修改系统语言，修改快门次数，及调整机身跑焦问题。建议使用win7系统，连接USB2.0接口。若使用win10系统，需要修改软件兼容性（属性-兼容性-以兼容模式运行-windows7）