2024年全国青少信息素养大赛python编程复赛集训第十二天编程题分享

整理资料解析答案非常不容易,感谢各位大佬给个点赞和分享吧,谢谢

今天题目较简单:适合小学组

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大家如果不想阅读前边的比赛内容介绍,可以直接跳过:拉到底部看集训题目

(一)比赛内容: 

【小学组】 

1.了解输入与输出的概念,掌握使用基本输入输出和简单运算 为主的标准函数;

2.掌握注释的方法;

3.掌握基本数据类型(字符串、数值、逻辑型)的概念以及表示 方法;

掌握数值类型、字符串类型之间的转换方法;

4.了解变量的概念,掌握变量赋值及使用的方法;

5.掌握条件语句 if-else、if-elif-else

### 华夏未来编程比赛简介 华夏未来编程比赛是一项面向全球开发者的高水平竞赛活动,旨在推动人工智能、大数据、物联网等领域的发展与应用创新。该赛事由数字华夏主办,吸引了众多高校学生、科研人员和技术爱好者参与。 #### 赛事背景 随着科技的进步,尤其是具身智能领域的发展,越来越多的企业和机构开始关注技术创新的重要性[^3]。华夏未来编程比赛正是在这种背景下应运而生,致力于挖掘优秀的算法设计者和软件开发者,并通过实际项目促进技术落地。 #### 参赛对象 比赛主要针对以下群体: - 高校在校生(本科生、研究生) - 科研院所的研究人员 - 对人工智能、大数据感兴趣的独立开发者 #### 报名方式 参赛者可以通过官方网站提交报名申请表并上传个人简历或团队介绍文档。具体流程如下: 1. 登录官网填写基本信息; 2. 提交一份详细的项目计划书或者过往作品链接; 3. 完成初审后进入正式比赛阶段。 #### 比赛形式 整个比赛分为多个环节,包括但不限于以下几个方面: - **预选赛**:在线完成指定任务挑战。 - **复赛**:线下集中进行复杂场景下的编码实现。 - **决赛答辩**:向评委展示最终成果及其商业价值潜力。 以下是去比赛中使用的部分关键技术点示例代码: ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout def build_model(input_dim): model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model X = np.random.rand(1000, 10) y = np.random.randint(2, size=1000) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = build_model(X.shape[1]) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), verbose=1) ``` 此段代码展示了基于深度学习框架构建二分类模型的过程,可能作为某一轮考核的一部分内容之一[^2]。 ### 注意事项 为了提高竞争力,在备赛期间建议广泛涉猎前沿技术和理论知识,比如强化学习、自然语言处理等方向的学习资料查阅。同时也要注重实践操作能力培养,积极参与各类开源社区贡献代码等活动积累经验[^1]。
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