比赛代码

这是本人在学校举办的比赛中制作的演示文稿，供大家参考！

在数学建模比赛中，Python语言由于其易读性、丰富的库支持和强大的计算能力，成为了参赛者们首选的编程工具。本资源集合了数学建模比赛中常用的30个算法，并以Python代码的形式呈现，这对于参赛者来说是一份非常实用的参考资料。Python的基础语法是所有算法实现的基石。理解变量定义、数据类型（如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等）、条件语句（if-else）、循环结构（for、while）以及函数的使用是至关重要的。同时，掌握异常处理（try-except）能帮助编写健壮的代码。在数学运算方面，Python的math库提供了大量的数学函数，如三角函数、指数与对数、幂运算、圆周率等，这些都

数模比赛用 MATLAB 的资料包，挺全的，程序和实例都配好了，适合直接上手。不光有优化、仿真，还有不少图论、机器学习的小案例，适合比赛前冲刺复习或快速补漏。里面的.m 文件也写得比较规范，读起来不累。

设计一个比赛评分系统，包含以下要求：1. 数据库中存储选手的基本信息，数据库名为pf_db，表名为S(bh,name,ssex,p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10,p_avg)。2. 使用VB开发程序界面，界面版式可自定义。3. 利用ODBC将程序界面与数据库进行关联。4. 程序界面实现数据添加（包括基本数据和分数数据）、数据删除、数据修改及查询功能。

Matlab编程：机器人比赛的实现。实现了UCB E7机器人锦标赛的功能。

在过去的比赛中，大多数创新代码的开发发生在比赛的深夜和黄昏时段。相比之下，白天探索和调整的策略相对较少。我对公开的代码对他人的影响程度以及白天新代码出现的频率很感兴趣。尝试将这些趋势可视化可能会非常有趣。本条目类似于Rafal Kasztelanic关于代码创新的研究，但不是为了追溯最初的作者，而是描述代码创新的时间进程。尽管当前的比赛本身具有挑战性并且仍然有趣，但它更像是一项工作而不是游戏。

2022年深圳杯数学建模比赛的D题要求参赛者分析和解决特定的数学建模问题。参赛者需要结合给定的数据和条件，提出合理的模型和解决方案。这一题目考察参赛者的数学建模能力及解决实际问题的能力。

全国高职组大数据比赛资源汇总，是对2017年比赛的综合回顾和2018年的关键资源集。这一资料集包含广泛的大数据技术学习材料、竞赛题目解析、参赛团队策略分享以及历年优秀作品展示。用户需花费时间整理和挖掘其中的宝贵信息。大数据是现代信息技术的核心，涵盖数据采集、存储、处理和分析等关键环节。高职教育中的大数据课程通常涵盖大数据特征、数据采集技术、HDFS和NoSQL数据库的应用、MapReduce和Spark的数据处理、Hive、Pig、Spark SQL的数据分析、Tableau和PowerBI的数据可视化、机器学习算法及深度学习的应用、数据安全和隐私保护、以及云计算平台的大数据服务。

利用更新触发器实现的方法如下：

CTFPad 是基于 Etherpad Lite 的 WebUI 和服务器，适用于基于任务的比赛。它具有 CTF 和任务管理功能，以及基于 CTF 和任务的文件上传和用户分配功能。