MCM2018

提供针对MCM2018美赛的Matlab代码，包括Lasso算法、模拟退火算法等现代启发式算法。 重点算法： 统计理论的基础算法： Lasso、k-nn、FS、LAR、PCA、LDA、BIC、SVM 现代启发式算法： 模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法 参考： Trevor Hastie，《统计学习基础》 Jorge Nocedal，《数值优化》 Mehryar Mohri，《机器学习基础》 Ian Goodfellow，《深度学习》

美赛学习参考，包含题目和 C 题原始数据。

21 年美赛 C 题的原始图片资源，算是建模题里比较核心的一手材料了。图片里头的图表、地图、示意图什么的，基本都是答题绕不开的关键点。你得看图、识图、提数据，再把这些可视信息转成模型输入，整个过程挺锻炼建模功底的。文件夹名字叫2021MCM_ProblemC_Files，一看就知道是官方的资源，靠谱。像那种折线图、条形图、散点图啊，基本都有，有时候还会夹带点地图信息，估计题目里牵涉地理背景。这类资源，拿来练手也不错。这些图片时建议你用点工具，比如OCR识别文字，或者Python里的matplotlib配合opencv提特征啥的，效率高不少。建模嘛，不就是提信息、建模型、写报告嘛，图片资源就是第

这份文档是关于2001年MCM（数学建模竞赛）A题的一篇优秀论文。数学建模是利用数学理论和方法来抽象、简化并解决问题的过程。在这个特定的问题中，参赛者被要求解决关于自行车轮的选择问题，尤其是针对不同的比赛条件如何选择最佳的车轮类型。核心知识点详解：专业自行车手在比赛中会根据赛道的特点、天气、风速等因素来决定使用哪种类型的后轮。常见的轮子有两种基本类型：由钢丝辐条构成的轮子和由实心盘构成的轮子。前者轻便但空气动力学性能较差，后者则相反。任务分析包括构建一个表格，给出在不同道路坡度下，实心后轮所需的动力比钢丝辐条后轮少的临界风速。此外，提供了一个示例展示如何将表格应用于特定的时间赛程路线，以及评估

利用 SQL Server 日志文件，精准恢复数据。

提供了 MATLAB 2018b 的下载链接。

AutoML 挑战赛的第二名项目，效果还挺亮眼的。团队用的是一套基于树模型的集成方法，还加了软投票机制，准确率表现蛮不错。在 PKADD 2018 上拿奖的那种水平，思路清晰，代码也不复杂，适合研究自动化建模流程的朋友拿来拆解、学习一下。

获取 2017-2018 年汽车之家最新车型数据，请联系 Q：12662307

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

2018-高负荷-kv 项目 “高负荷系统” 课程。步骤1：HTTP + 存储（截止日期2018-10）克隆并添加上游： $ git clone git@github.com:/2018-highload-kv.git Cloning into '2018-highload-kv'... $ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-highload-kv.git