数模比赛

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。

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！

matlab数模分析中的基础入门教程，探讨了matlab在计算分析中的应用。

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。

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

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。

天池的天文数据挖掘比赛，专注做天体光谱分类的事儿，挺适合想练练机器学习实战的你。数据是来自郭守敬望远镜，也就是 LAMOST，观测精度高、数据量大，不用自己采集就能开干，省了不少事。 光谱数据的其实还挺有挑战的，不是那种喂个模型就完事的活。你得动脑子噪声、缺失值，还有一堆波段特征，搞得像在解谜。好在题目背景讲得还挺清楚，配套资料也比较全。 适合用深度学习玩一玩，比如用1D CNN或者transformer搞个光谱分类模型。想快点出结果，也可以先撸个LightGBM试水，效果也不赖。 比赛用的数据体量不小，训练集数据一跑起来就是好几万条。建议你本地先搞个样本集调通流程，上服务器跑全量，效率会高不

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。