复赛作品提交截止！速通决赛锁定线下狂欢~

最新推荐文章于 2025-12-04 13:49:48 发布
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#人工智能 #端侧AI #机器人

复赛收官，决赛评选激战正酣！2025高通边缘智能创新应用大赛的最终章，将迎来怎样的压轴环节？

🎪 终极福利解锁：线下开发者狂欢！
一次参与，双倍快乐——我们将在颁奖大会上，同期举办一场专属于创造者的技术狂欢👏

🤖 机器人天团亮相
💡 前沿技术干货

更有创新创意作品展区！
在这里，与志同道合的小伙伴碰撞思想火花，共赴端侧AI与机器人的技术狂欢！

期待与你顶峰相见，面对面聊技术、侃未来！

python简单数字游戏 2024年信息素养大赛复赛/决赛真题 小学组/初中组 python编程挑战赛 真题详细解析
青少年编程学习指导
05-26 1084
本文解析了2024年全国青少年信息素养大赛Python编程复赛真题—简单数字游戏。题目要求计算将正整数n通过每轮减a、b、c的操作变为≤c的不同方法数，结果需对100000007取模。解题采用动态规划算法：定义dp数组存储各数值对应的方法数，初始化≤c的值为1，从c+1到n迭代计算三种操作的可能情况并累加。最终输出dp[n]的模运算结果，示例输入"10384"对应输出7。考点包括动态规划、输入处理、循环控制等编程基础。
python数学运算 2024年信息素养大赛复赛/决赛真题 小学组/初中组 python编程挑战赛 真题详细解析
青少年编程学习指导
05-19 1095
本文解析了全国青少年信息素养大赛Python编程挑战赛复赛的一道真题，题目要求用户输入一个正整数N，并计算输出5*N的值。文章详细介绍了题目的输入输出要求、算法分析、程序编写步骤及考点分析。通过使用Python的input()函数获取输入，int()函数进行类型转换，以及print()函数输出结果，展示了如何简单有效地完成这一编程任务。此外，文章还推荐了相关的Python比赛和考级资料，为学习者提供了丰富的资源。
CSP-J/S复赛提交指南！防止爆零必读！
汉克老师的博客
09-18 1183
CSP-J/S复赛提交指南！防止爆零必读！
信息素养大赛，复赛规则划重点！
m0_74417957的博客
07-31 1578
Scratch复赛100分，编程题6道，题1和题2（10分/题）；题3和题4（15分/题）；题5和题6（25分/题）。Python复赛100分，编程题6道，题1（10分/题）；题2和题3（15分/题）；题4和题6（20分/题）。C++复赛100分，编程题6道，题1（10分/题）；题2和题3（15分/题）；题4和题6（20分/题）。全员晋级的成绩，不单单是老师的努力，也是家长和孩子们共同的奋斗的结果，希望在复赛可以取得更好的成绩。，考查的是考生的应变、分析解决问题的能力，所以我们从。不少家长也是发来喜报，
CSP-J/S 复赛程序提交指南，提交错误必爆零！！！
bigbigli的博客
09-05 2967
假如四道题的标题分别是apple, road, uqe, bus，假如只会前两题，那么提交前两道题就可以了。Alice 有一个边长为a的正方形，Bob有一个长宽分别为 b,c的矩形，请你告诉他们俩谁的图形面积更大。其实非常简单，只需添加输入输出文件的两行代码即可，也可以多添加两行关闭输入输出文件。复赛考试时需要根据提示，在桌面建立文件夹，将含有文件体的cpp文件保存至桌面。CSP-J/S 复赛题目程序需要以文件的形式提交，如果之前没有了解过，针对复赛考试提交详情，这里做个详细介绍，分为。
23年 CSP-J 复赛真题及解析！
m0_74417957的博客
12-08 864
解析内容可供参考，如有更优解欢迎指教~
速查！2024全国青少年信息素养大赛复赛晋级总决赛
小码农的博客
07-29 3580
今天早晨2024全国青少年信息素养大赛复赛部分赛区可以查询到是否晋级2024全国青少年信息素养大赛国赛（总决赛）了，目前推测如果是一等奖就直接晋级国赛了，在成绩（分数）上面显示“恭喜您成功晋级！”，Scratch实验室根据往年数据估计复赛10%获得一等奖，大约1.5万人次进入总决赛（线上线下），总决赛的一二三等奖获奖率大概在34%左右，总决赛将在8月16日~20日在浙江乌镇举办，按照往年的经验，过几天会发布具体的赛程及安排，需要参加开幕式和比赛日程就行，闭幕式可以不参加。评论区晒出你的分数，你晋级了吗？
C++贪吃的小猫 2024年信息素养大赛复赛/决赛 C++小学/初中组 算法创意实践挑战赛 真题详细解析
青少年编程学习指导
05-17 1033
本文介绍了C++贪吃的小猫全国信息素养大赛复赛/决赛模拟训练题的解题思路和程序实现。题目要求通过动态规划算法，帮助小猫从树顶出发，通过跳跃或下降，吃到最多的柿子。文章详细分析了题目要求、输入输出格式，并提供了从下往上的动态规划解法。程序通过定义二维数组dp[i][j]表示小猫在第i棵树、高度j时能吃到的最多柿子数，并使用dpmax[j]记录每个高度的最大值。最终输出dpmax[h]即为小猫最多能吃的柿子数。文章还强调了动态规划算法的核心思想，并提供了完整的C++代码实现。
CSP-J复赛真题难度分析！考点汇总！（可领取题目及解析）
10-09 1558
码老师将2023年的CSP-J复赛真题拿出来做了一个分析！2024年CSP-JS初赛已经结束，复赛将在。2023年CSP-J复赛的四个题目分别是。
全国三维数字化创新设计复赛作品提交要求
07-29
全国三维数字化创新设计复赛作品提交要求.pdf
python握手次数 2024年信息素养大赛复赛/决赛真题 小学组/初中组 python编程挑战赛 真题详细解析
青少年编程学习指导
05-21 1324
本文解析了2024年全国青少年信息素养大赛Python编程挑战赛复赛真题，题目要求计算公司员工握手次数。文章详细介绍了题目要求、算法分析、程序编写、程序说明、运行结果及考点分析。通过输入员工数量和进入会议室的顺序，程序计算每位员工与之前进入的工号较小的员工握手次数，最终输出总握手次数。文章还推荐了Python比赛和考级的相关资料，并提供了博主的学习资源合集。该题目考查了Python基础知识和简单算法的应用，适合中级水平的编程学习者。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 808
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 945
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1071
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1866
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出
AI浩
12-01 1317
大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
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12-03 862
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
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Azhiyuanshijie的博客
12-04 191
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
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