https://download.csdn.net/download/m0_51339444/85120848 计算机图形学(Computer Graphics) 和计算机视觉(Computer Vision) 是计算机科学中两个重要的研究方向。图形学研究的问题可以概括为如何生成和处理图像，而视觉研究的问题可以概括为如何感知和理解图像。虽然二者研究的问题相差很大，但是由于研究对象往往都是图像，所以二者的关系也很紧密。 传统的图形学和视觉的研究方法，主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果，视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下，越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域，一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面，已经初见成效。今天我们讨论的问题，图像补全(image inpainting)，正是介于图像编辑和图像生成之间的一个问题。

内容涵盖从2023年12月开始一直持续到第一次认证的所有前4题。所有的题解均为满分，在其中，有四道题我没有做， 而从网上搜集优质解答，并且已在文中附上了来源链接。其他都是自己一步一步写的，除了历次认证的前两题可能只有些许的注释，可能还没有，但有一点难度第3题和第4题都附带了思路和详细注释。

#用户消费行为预测比赛代码 第二届中国大数据技术创新大赛 电商赛题-用户消费行为预测 包含比赛用到的所有代码。

时间序列分析可以定义为在给定先前值的情况下预测随机过程的未来值。 建模的一个重要部分是决定应该使用多少先行值来预测未来。 自相关函数显示两个系列之间的相关系数，原始系列和滞后系列。 AC 系数通常会慢慢消失。 假设中间值已知，PACF 确定原始序列和滞后序列之间的相关系数。 注意：这两个应该作为建模的第一步。 有关其他信息和保修，请参阅自述文件。 对于两个过程，还添加了互相关和部分互相关。

2016-ccf-data-mining-competition text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880 2016-ccf-data-mining-competition 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 竞赛简介 在现代广告投放系统中，多层级成体系的用户画像构建算法是实现精准广告投放的基础技术之一。其中，基于人口属性的广告定向技术是普遍适用于品牌展示广告和精准竞价广告的关键性技术。人口属性包括自然人的性别、年龄、学历等基本属性。 在搜索竞价广告系统中，用户通过在搜索引擎输入具体的查询词来获取相关信息。因此，用户的历史查询词与用户的基本属性及潜在需求有密切的关系。 举例如下： 1、 年龄在19岁至23岁区间的自然人会有较多的搜索行为与大学生活、社交等主题有关 2、 男性相比女性会在军事、汽车等主题有更多的搜索行为 3、 高学历人群会更

CCF计算机资格认证;Java;历年真题;都通过测试用例;全部都是100分通过

CCF CSP 考试和 PAT 顶级甲级乙级考试题解 本仓库是书籍《算法详解（C++11 语言描述）》（预计 2021 年 5 月左右出版）的配套仓库，主要负责更新 CCF CSP 和 PAT 顶级甲级乙级题解代码。由于 CCF CSP 和 PAT 考试都已支持 C++14 标准，本仓库的所有题解代码均将基于 C++14 语法编写。在编译本仓库的代码之前，最好选择支持 C++14 的编译环境。 有关 CCF CSP 考试的简介可参考，有关 PAT 考试的简介可参考。本仓库的代码会一直维护，每次考试后都会尽快更新新的题解，希望这一工作能够给予算法初学者们一定的帮助。 如果发现本仓库的代码有问题，欢迎通过提 issue 方式发送 bug report，最好附上错误的输入数据或正确的题解代码。 题解目录 为方便查阅，在文件夹下附上了本仓库中题解的汇总链接： 相关推荐 为了更好地浏览本仓库，建议使

2016 搜狗 CCF 异常用电检测的数据集

Total Commander 8.51a 中英绿色美化CCF版 Total Commander（原名Windows Commander）是强大的windows资源管理器终结者。以其使用方便、功能强大、设计体贴、稳定可靠征服了无数电脑老鸟。在接触、了解这个完美的工具后，相信你会和我一样有相见恨晚的感觉。软件的最大特点是由两个列表窗口组成，这种设计避免了windows资源管理器目录树在文件操作的一系列弊端。CCF版在官方版本的基础上，不但对操作界面进行了美化，而且增加了一些常见的功能插件。

为历年的CCF试题答案，全个人编写，1-4题，